Ist Pandas „s.replace' wirklich die beste Möglichkeit, Werte in einer Reihe zu ersetzen?

Effiziente wörterbuchbasierte Werteersetzung in Pandas-Reihen

Ersetzen von Werten in einer Pandas-Reihe über ein Wörterbuch (s.replace(d)) ist eine häufige Aufgabe, die leider ineffizient sein kann. In diesem Artikel wird untersucht, warum s.replace langsam ist, und es werden alternative Ansätze für eine verbesserte Leistung untersucht.

Ineffizienz von s.replace

Der Hauptgrund für die langsame Leistung von s.replace ist die Behandlung von Randfällen und seltenen Situationen, die eine zusätzliche Verarbeitung erfordern. Dieser Overhead kann sich erheblich auf die Ausführungszeit auswirken, insbesondere bei großen Datensätzen.

Alternative Methoden

Um die Leistung zu verbessern, sollten Sie die Verwendung von s.map(d) in Betracht ziehen, wenn alle Serienwerte vorhanden sind gefunden im Wörterbuch Schlüssel. Allerdings ist diese Methode in ihrer Anwendbarkeit begrenzt. Alternativ können Sie für Fälle, in denen nur ein Bruchteil der Werte zugeordnet wird, einen der folgenden Schritte in Betracht ziehen:

• Allgemeiner Fall:

  • Verwendung s.map(d), wenn >5 % Werte zugeordnet werden.
  • Verwenden s.map(d).fillna(s['A']).astype(int) wenn >5 % Werte zugeordnet werden.

• Wenige Werte im Wörterbuch:

  • Verwendung s.replace(d).

Benchmarking

Benchmarking bestätigt den Leistungsvorteil von s.mapping gegenüber s.replace für große Datensätze mit unterschiedlichem Wert Verteilungen.

Erklärung

Die Verlangsamung in s.replace ist auf die umfangreiche Verarbeitung zurückzuführen, zu der das Konvertieren des Wörterbuchs in eine Liste, die Überprüfung auf verschachtelte Wörterbücher und die Iteration gehören durch eine Liste von Schlüsseln und Werten. Im Gegensatz dazu ist s.map effizienter, da es sich auf eine direkte Wertezuordnung unter Verwendung eines optimierten Pfads von den Schlüsseln des Wörterbuchs zu den Werten der Reihe konzentriert.

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