pandas 中的 for 迴圈真的很糟嗎？
Pandas 強調「約定優於設定」的設計，API 適合各種資料和用例。向量化函數可以有效地對整個 pandas 物件執行操作，但在處理複雜資料類型或小型資料集時可能會產生一些開銷。因此，for 迴圈和列表推導式在特定情況下仍然是可行的選擇。
什麼時候應該考慮向量化 pandas 函數的替代方案？
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處理小到中等大小的數據：迭代解決方案可以比矢量化操作更快，特別是對於小數據，因為它們避免了與矢量化相關的開銷。
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使用混合/物件資料類型：物件/混合資料類型本質上需要 pandas 中較慢、循環的實現。 For 迴圈或清單推導式提供了更快的替代方案。考慮重組數據，將不同的資料類型分成不同的欄位。
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應用正規表示式：透過預編譯模式並迭代資料可以更有效地處理正規表示式操作，而不是使用 pandas ' 向量化字串運算。
附加註意事項
- 應使用特定資料和用例測試效能以確定最佳方法。
- 對於某些字串操作，NumPy 向量化可能會提供優於 Python 迭代的效能。
- 使用 .values 存取底層陣列可以比在更高層級的 pandas 上操作提供速度提升物件。
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