pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗？我什么时候应该关心？
For 循环在 pandas 中通常被视为“坏”，但这并不总是准确的。在某些特定情况下，迭代可能比使用向量化方法更有效：
小数据： 对于小型数据集，迭代（通过列表推导式）可能比向量化函数更快，因为它们避免了与处理索引对齐、混合数据类型等相关的某些开销
混合/对象dtypes： Pandas 很难有效地处理混合数据类型，包括对象、列表和字典。在这种情况下，迭代可以提供显着的性能优势，特别是对于字典值提取、列表索引和嵌套列表展平等操作。
正则表达式操作： pandas 中的向量化字符串操作（例如，str. contains、str.extract) 通常比使用正则表达式的迭代慢。预编译模式和使用列表推导可以产生更好的性能，特别是对于复杂或重复的正则表达式操作。
一般来说，虽然矢量化是 pandas 的强大功能，但它可能并不总是最佳方法。通过了解这些迭代更适合的情况，您可以优化 pandas 代码的性能。
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