Wann sollten Sie Pandas „apply()' verwenden (und wann nicht)?

Wann sollten Sie pandas apply() in Ihrem Code (nicht) verwenden?

Definition

pandas.apply() ist eine High-Level-Funktion in Pandas, mit der Sie eine benutzerdefinierte Funktion auf einen DataFrame oder eine Serie anwenden können. Es iteriert über jede Zeile oder Spalte des Objekts, wendet die Funktion an und gibt ein neues Objekt mit den transformierten Werten zurück.

Wann sollte die Verwendung von pandas.apply() vermieden werden

• Wenn es eine effizientere vektorisierte Pandas-Funktion gibt, die denselben Vorgang ausführen kann.
• Wenn die Funktion, die Sie anwenden möchten, Nebenwirkungen hat (z. B. Ändern globaler Variablen).
• Beim Umgang mit großen Datensätzen ist die Leistung von entscheidender Bedeutung.

Gründe für die Vermeidung von pandas.apply()

• Leistungsaufwand: apply() iteriert über die Daten, was lange dauern kann große Datensätze.
• Speicheraufwand: apply() erstellt ein neues Objekt, was zu Speicherproblemen führen kann.
• Nebeneffekte: apply( ) kann keine Funktionen verarbeiten, die globale Variablen oder das Objekt selbst ändern.

Alternativen zu pandas.apply()

• Vektorisierte Funktionen: Pandas bietet viele optimierte vektorisierte Funktionen, die häufige Operationen an Serien und DataFrames effizient ausführen können.
• Benutzerdefinierte Cython-Funktionen: Für komplexe Transformationen, die nicht mit vektorisierten Funktionen durchgeführt werden können, können Sie benutzerdefinierte Cython-Funktionen schreiben, um bessere Ergebnisse zu erzielen Leistung.
• Listenverständnisse:Listenverständnisse können verwendet werden, um elementweise Operationen effizient auszuführen.

Wann man pandas.apply() verwendet

• Als letzter Ausweg, wenn es keine geeignete Vektorisierung gibt Alternative.
• Für Funktionen, die nicht einfach vektorisiert werden können, wie z. B. komplexe oder benutzerdefinierte Funktionen.
• Für Vorgänge, bei denen eine Funktion basierend auf den Datenwerten bedingt angewendet wird.

Vorbehalte

• apply() bearbeitet die erste Zeile (oder Spalte) zweimal, um die Seite zu erkennen Effekte.
• Die Leistung von apply() kann je nach Art der von Ihnen angewendeten Funktion variieren.

Tipps

• Erwägen Sie die Verwendung von numba.vectorize, um benutzerdefinierte Funktionen zu beschleunigen, die mit apply() verwendet werden.
• Erkunden Sie alternative Ansätze, um den Bedarf an apply() zu reduzieren, z B. die Verwendung von vektorisierten Funktionen, Cython oder Listenverständnissen.
• Verwenden Sie Profiling-Tools, um Engpässe zu identifizieren und festzustellen, ob apply() ein erhebliches Leistungsproblem in Ihrem Code darstellt.

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