Warum ist „s.replace' von Pandas langsam für die wörterbuchbasierte Werteersetzung?

Verstehen der Leistungslücke zwischen s.replace und anderen Wertersetzungsmethoden in Pandas

Das Ersetzen von Werten in einer Pandas-Reihe mithilfe eines Wörterbuchs ist eine gemeinsame Aufgabe. Allerdings weist s.replace, die empfohlene Methode für diesen Vorgang, im Vergleich zu alternativen Methoden wie Listenverständnissen häufig eine deutlich langsamere Leistung auf.

Grundursachen für die Langsamkeit von s.replace

s.replace führt eine zusätzliche Verarbeitung durch, die über die einfache Wörterbuchzuordnung hinausgeht. Es behandelt Grenzfälle und seltene Situationen, die komplexere und zeitaufwändigere Vorgänge erfordern. Konkret wandelt s.replace das Wörterbuch in eine Liste um, sucht nach verschachtelten Wörterbüchern und durchläuft die Liste, um die Schlüssel und Werte in eine separate Ersetzungsfunktion einzugeben. Dieser Overhead verlangsamt den Prozess erheblich.

Wertersatz optimieren

Um den Wertersatz zu optimieren, sollten die folgenden Richtlinien befolgt werden:

• Verwenden Sie s.map(d), wenn alle Reihenwerte durch die Wörterbuchschlüssel abgedeckt werden. s.map zeigt in diesem Szenario eine hervorragende Leistung.
• Verwenden Sie s.map(d).fillna(s['A']).astype(int) wenn mehr als 5 % von Reihenwerte werden durch die Wörterbuchschlüssel abgedeckt. Diese Methode kombiniert die Effizienz von s.map mit der Fähigkeit, mit fehlenden Werten umzugehen.
• Verwenden Sie s.replace(d), wenn eine kleine Anzahl von Werten (weniger als 5 %) erforderlich ist ersetzt werden. s.replace ist in dieser Situation vergleichsweise schneller.

Benchmarking

Benchmarking-Ergebnisse zeigen die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Ersetzungsmethoden:

TEST 1 – Vollständige Karte

TEST 2 – Partielle Karte

Diese Ergebnisse zeigen deutlich, dass s.map und seine modifizierte Version deutlich schneller arbeiten als s.replace, insbesondere wenn ein wesentlicher Teil der Serienwerte durch die Wörterbuchschlüssel abgedeckt wird .

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