pandas 中的 for 迴圈真的很糟嗎？我什麼時候該關心？
For 循環在 pandas 中通常被視為“壞”，但這並不總是準確的。在某些特定情況下，迭代可能比使用向量化方法更有效：
小數據： 對於小型資料集，迭代（透過列表推導式）可能比向量化函數更快，因為它們避免了與處理索引對齊、混合資料類型等相關的某些開銷
混合/物件dtypes： Pandas很難有效地處理混合資料類型，包括物件、列表和字典。在這種情況下，迭代可以提供顯著的效能優勢，特別是對於字典值提取、列表索引和嵌套列表展平等操作。
正規表示式運算： pandas 中的向量化字串運算（例如，str. contains、str.extract) 通常比使用正規表示式的迭代慢。預編譯模式和使用列表推導可以產生更好的效能，特別是對於複雜或重複的正規表示式操作。
一般來說，雖然向量化是 pandas 的強大功能，但它可能並不總是最佳方法。透過了解這些迭代更適合的情況，您可以優化 pandas 程式碼的效能。
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