Pandas 中的 For 迴圈總是低效嗎？

pandas 中的 for 迴圈真的很糟嗎？

雖然 pandas 文件不鼓勵基於循環的解決方案，但 for 循環本質上並不是不好的，在特定場景下可能優於向量化方法。

何時考慮迭代解決方案：

1. 小資料：對於小型資料集，由於處理對齊、資料類型和缺失值方面的開銷減少，循環可能比向量化函數更快。
2. 混合/物件資料型態：Pandas 的向量化方法難以處理混合資料型別。循環提供了更大的靈活性，可以有效地操作字典、列表和嵌套結構。
3. 正規表示式操作和 .str 存取器方法：Pandas 的正規表示式操作和 .str 方法通常比使用常規方法慢直接通過 re.compile() 表達式。基於循環的自訂解決方案可以更有效地執行提取或替換字串等操作。

範例：

• 小數據中的數值比較使用循環更快。
• 使用大型資料集進行數值計數會更有效Collections.Counter。
• 在大多數情況下，透過循環，字典值提取和位置列表索引會更快。
• 巢狀列表扁平化最好透過 itertools.chain 或列表推導式來實現。
• 使用正規表示式模式進行字串擷取透過基於自訂循環的方式更加高效

結論：

向量化函數和循環之間的選擇取決於數據和特定問題。迭代解決方案可能更適合小數據、混合資料類型或效能至關重要的場景。然而，當效能不是主要考慮因素時，向量化方法提供了簡單性和可讀性。

以上是Pandas 中的 For 迴圈總是低效嗎？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！