為什麼 Pandas 系列「s.replace」透過字典替換值比「s.map」慢？

透過字典高效率地取代Pandas 系列中的值

經常透過字典取代Pandas 系列中的值(s.replace(d))遇到效能瓶頸，使其比列表理解方法慢得多。雖然 s.map(d) 提供了可接受的效能，但它僅適用於在字典鍵中找到所有系列值的情況。

了解效能差距

主要原因s.replace 緩慢的原因在於其多方面的功能。與 s.map 不同，它處理通常需要更細緻處理的邊緣情況和罕見情況。

最佳方式當所有值都可以映射時使用s.map(d)。

使用 s.map(d)。 fillna(s['A']).astype(int) 當超過 5% 的值可以被映射時。

字典中的幾個值：

• 當字典中存在的值少於5% 時，使用s.replace(d) 。

基準測試結果

廣泛的測試證實性能差異：

• 完整地圖：

s.replace：1.98秒

s.map：84.3毫秒

列表理解：134 毫秒

部分映射：
• 部分映射：
• 部分映射：

s.replace：20.1 毫秒

s.map。 fillna.astype: 111 毫秒

列表理解: 243 毫秒

• 解釋
• s.replace 的緩慢源於其複雜的內部建築學。它涉及：

將字典轉換為列表

迭代列表並檢查嵌套字典

將鍵和值的迭代器傳遞給替換函數

• 相較之下，s.map 的程式碼明顯精簡，效能更優越。

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