什麼時候應該（不）在程式碼中使用 pandas apply()？
定義
pandas.apply() 是pandas 中的一個高級函數，允許您將使用者定義的函數應用於一個資料框或一個系列。它迭代物件的每一行或每一列，應用函數，並傳回具有轉換值的新物件。
何時避免使用 pandas.apply()
- 當有更有效率的向量化 pandas 函數可以執行相同的操作時。
- 當你想要應用的函數時有副作用（例如修改全域變數）。
- 處理大型資料集時，效能是一個關鍵問題。
避免pandas.apply() 的原因
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效能開銷： apply() 迭代數據，這對於大型版本數據集來說可能會很慢。
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記憶體開銷： apply() 建立一個新對象，這可能會導致記憶體問題。
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副作用： apply() 無法處理修改全域變數或物件的函數
pandas.apply()的替代品
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向量化函數： pandas 提供了許多最佳化的向量化函數，可以對Series 和DataFrame 執行常見操作
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自訂Cython 函數：對於無法使用向量化函數執行的複雜轉換，您可以編寫自定義Cython 函數以獲得更好的性能。
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列表推導式： 列表推導式可用於執行逐元素操作
何時使用pandas.apply()
- 作為沒有合適的向量化替代方案時的最後手段。
- 對於無法輕易向量化的函數，例如複雜或自訂函數。
- 對於涉及到的操作根據資料值有條件地應用函數。
注意事項
- apply() 對第一行（或列）進行兩次操作以偵測副作用。
- apply() 的效能可能會根據您的函數類型而有所不同apply。
提示
- 考慮使用 numba.vectorize 來加速與 apply() 一起使用的自訂函數。
- 探索替代方案減少對apply() 需求的方法，例如使用向量化函數、Cython 或列表
- 使用分析工具來識別瓶頸並確定apply() 是否是程式碼中的重大性能問題。
以上是什麼時候應該（和不應該）使用 Pandas `apply()`？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
