Sind For-Schleifen in Pandas wirklich schlecht?
Während die Pandas-Dokumentation von schleifenbasierten Lösungen abrät, sind For-Schleifen nicht grundsätzlich schlecht und kann vektorisierte Methoden in bestimmten Szenarien übertreffen.
Wann man Iterativ in Betracht ziehen sollte Lösungen:
- Kleine Daten: Bei kleinen Datensätzen können Schleifen aufgrund des geringeren Aufwands bei der Handhabung von Ausrichtung, Datentypen und fehlenden Werten schneller sein als vektorisierte Funktionen.
- Gemischte/Objekt-D-Typen: Die vektorisierten Methoden von Pandas haben Schwierigkeiten mit der Verarbeitung gemischter Datentypen. Schleifen bieten mehr Flexibilität und können Wörterbücher, Listen und verschachtelte Strukturen effizient bearbeiten.
- Regex-Operationen und .str-Zugriffsmethoden: Die Regex-Operationen und .str-Methoden von Pandas sind normalerweise langsamer als die Verwendung regulärer Ausdrücke direkt über re.compile(). Benutzerdefinierte schleifenbasierte Lösungen können für Vorgänge wie das Extrahieren oder Ersetzen von Zeichenfolgen effizienter sein.
Beispiele:
- Numerischer Wertevergleich in kleinen Datenmengen ist mit Schleifen schneller.
- Wertzählung mit großen Datensätzen ist effizienter Collections.Counter.
- Die Extraktion von Wörterbuchwerten und die Indizierung von Positionslisten sind in den meisten Fällen mit Schleifen schneller.
- Die Reduzierung verschachtelter Listen wird am besten durch itertools.chain oder Listenverständnisse erreicht.
- Die Zeichenfolgenextraktion mithilfe von Regex-Mustern ist mit benutzerdefinierten Schleifen effizienter Lösungen.
Fazit:
Die Wahl zwischen vektorisierten Funktionen und Schleifen hängt von den Daten und dem spezifischen Problem ab. Iterative Lösungen eignen sich möglicherweise besser für kleine Datenmengen, gemischte Datentypen oder Szenarien, in denen die Leistung von entscheidender Bedeutung ist. Allerdings bieten vektorisierte Methoden Einfachheit und Lesbarkeit, wenn die Leistung nicht im Vordergrund steht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind For-Schleifen in Pandas immer ineffizient?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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