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% 的值可以對應。

字典中的幾個值：

• 當字典中存在的值少於5% 時，使用s.replace(d)字典。

基準測試結果

廣泛的測試證實了性能差異：

• 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：

部分圖. ：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架構。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，結果更優表演。

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