什么时候应该使用 For 循环而不是矢量化 Pandas 函数？

pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗？

Pandas 强调“约定优于配置”的设计，API 适合各种数据和用例。矢量化函数可以有效地对整个 pandas 对象执行操作，但在处理复杂数据类型或小型数据集时可能会产生一些开销。因此，for 循环和列表推导式在特定情况下仍然是可行的选择。

什么时候应该考虑向量化 pandas 函数的替代方案？

• 处理小到中等大小的数据：迭代解决方案可以比矢量化操作更快，特别是对于小数据，因为它们避免了与矢量化相关的开销。
• 使用混合/对象数据类型：对象/混合数据类型本质上需要 pandas 中较慢、循环的实现。 For 循环或列表推导式提供了更快的替代方案。考虑重组数据，将不同的数据类型分成不同的列。
• 应用正则表达式：通过预编译模式并迭代数据可以更有效地处理正则表达式操作，而不是使用 pandas ' 向量化字符串操作。

附加注意事项

• 应使用特定数据和用例测试性能以确定最佳方法。
• 对于某些字符串操作，NumPy 向量化可能会提供优于 Python 迭代的性能。
• 使用 .values 访问底层数组可以比在更高级别的 pandas 上操作提供速度提升物体。

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