何時不在 Pandas 程式碼中使用 apply()
此綜合分析探討了在 Pandas 程式碼中使用 apply() 函數的優缺點。 p>
瞭解apply() Function
apply() 是一個方便的函數，可讓您將使用者定義的函數應用於DataFrame 的每一行或每一列。然而，它也存在局限性和潛在的性能問題。
避免apply()
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效能問題：apply() 迭代地應用使用者定義的函數，導致嚴重的效能瓶頸。向量化替代方案或列表推導式通常更快。
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冗餘行或列執行：在某些情況下，apply() 會執行用戶定義的函數兩次，一次是為了檢查副作用並一次應用該功能
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簡單操作效率低：許多內建的Pandas 函數，例如sum() 和max()，執行操作的速度比apply() 快得多對於簡單任務。
何時考慮使用apply()
雖然通常應避免apply()，但在某些特定情況下它可能是可接受的選項：
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系列的向量化函數，但不是DataFrames：當函數針對系列進行向量化但不是時DataFrames，apply() 可用來將函數套用到多個欄位。
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合併 GroupBy 操作：要將多個轉換組合在單一 GroupBy 操作中，apply( ) 可用於 GroupBy 物件。
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將Series 轉換為字串：令人驚訝的是，當將Series 中的整數轉換為資料大小低於215 的字串時，apply() 比astype() 更快。
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程式碼提示重構
要減少apply() 的使用並提高程式碼效能，請考慮以下技術： p>
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向量化操作：在任何地方使用Pandas 或numpy中可用的向量化函數可能。
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利用列表推導式：對於標量操作，列表推導式提供了比 apply() 更快的替代方案。
- 利用 Pandas 內建函數：利用最佳化的 Pandas 函數來執行 sum() 和 max() 等常見操作。
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謹慎使用自訂Lambda：如果在apply() 中使用自訂lambda，則傳遞它們作為列表推導式或向量化函數的參數以避免重複
應用這些技術將顯著加快程式碼執行速度並提高整體效能。
結論< ;/h2>
雖然 apply() 是一個方便的函數，但應謹慎使用。了解 apply() 的限制和效能影響對於編寫高效且可擴展的 Pandas 程式碼至關重要。
以上是我什麼時候應該避免使用 Pandas 的 `apply()` 函數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
