Pandas 中的 For 循环总是低效吗？

pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗？

虽然 pandas 文档不鼓励基于循环的解决方案，但 for 循环本质上并不是不好的，在特定场景下可能优于矢量化方法。

何时考虑迭代解决方案：

1. 小数据：对于小型数据集，由于处理对齐、数据类型和缺失值方面的开销减少，循环可能比矢量化函数更快。
2. 混合/对象数据类型：Pandas 的矢量化方法难以处理混合数据类型。循环提供了更大的灵活性，可以有效地操作字典、列表和嵌套结构。
3. 正则表达式操作和 .str 访问器方法：Pandas 的正则表达式操作和 .str 方法通常比使用常规方法慢直接通过 re.compile() 表达式。基于循环的自定义解决方案可以更有效地执行提取或替换字符串等操作。

示例：

• 小数据中的数值比较使用循环更快。
• 使用大型数据集进行值计数会更有效Collections.Counter。
• 在大多数情况下，通过循环，字典值提取和位置列表索引会更快。
• 嵌套列表扁平化最好通过 itertools.chain 或列表推导式实现。
• 使用正则表达式模式进行字符串提取通过基于自定义循环的方式更加高效

结论：

矢量化函数和循环之间的选择取决于数据和具体问题。迭代解决方案可能更适合小数据、混合数据类型或性能至关重要的场景。然而，当性能不是主要考虑因素时，矢量化方法提供了简单性和可读性。

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