Wann sollte ich pandas.apply() verwenden (und wann sollte ich es vermeiden)?

Wann sollte ich pandas.apply() in meinem Code (nicht) verwenden?

Einführung

pandas.apply() ist ein leistungsstarkes Tool Damit können Benutzer eine Funktion auf die Zeilen oder Spalten eines DataFrames oder einer Serie anwenden. Es ist jedoch bekannt, dass es langsamer ist als andere Methoden, was zu der Frage führt, wann es verwendet und vermieden werden sollte. In diesem Artikel werden die Gründe für die Leistungsprobleme von apply() untersucht und praktische Richtlinien zur Vermeidung seiner Verwendung bereitgestellt.

Warum ist apply() langsam?

apply() berechnet das Ergebnis für jede Zeile oder Spalte einzeln, was ineffizient sein kann, wenn vektorisierte Operationen verfügbar sind. Darüber hinaus verursacht apply() Mehraufwand durch die Handhabung der Ausrichtung, die Verarbeitung komplexer Argumente und die Zuweisung von Speicher.

Wann Sie apply() vermeiden sollten

Verwenden Sie nach Möglichkeit vektorisierte Alternativen. Vektorisiert Operationen, wie sie beispielsweise von NumPy oder den vektorisierten Funktionen von Pandas bereitgestellt werden, werden auf ganzen Arrays gleichzeitig ausgeführt, was zu einer erheblichen Leistung führt Gewinne.

Vermeiden Sie apply() für String-Manipulationen. Pandas bietet optimierte String-Funktionen, die vektorisiert und schneller als stringbasierte apply()-Aufrufe sind.

Verwenden Sie Listenverständnisse für Spaltenexplosionen. Das Explodieren von Listenspalten mit apply() ist ineffizient. Verwenden Sie lieber Listenverständnisse oder konvertieren Sie die Spalte in eine Liste und übergeben Sie sie an pd.DataFrame().

Wann Sie apply() verwenden sollten

Funktionen, die nicht für DataFrames vektorisiert sind . Es gibt Funktionen, die für Serien vektorisiert sind, jedoch nicht für DataFrames. Beispielsweise kann pd.to_datetime() mit apply() verwendet werden, um mehrere Spalten in datetime zu konvertieren.

Komplexe Funktionen, die eine zeilenweise Verarbeitung erfordern. In bestimmten Fällen kann es erforderlich sein, eine komplexe Funktion anzuwenden, die eine zeilenweise Verarbeitung erfordert. Dies sollte jedoch nach Möglichkeit vermieden werden.

Überlegungen zu GroupBy.apply()

Verwenden Sie vektorisierte GroupBy-Operationen. GroupBy-Operationen verfügen über vektorisierte Alternativen, die effizienter sein können.

Vermeiden Sie apply() für verkettete Transformationen. Das Verketten mehrerer Vorgänge innerhalb von GroupBy.apply() kann Dies führt zu unnötigen Iterationen. Verwenden Sie nach Möglichkeit separate GroupBy-Aufrufe.

Weitere Vorsichtsmaßnahmen

apply() wirkt sich zweimal auf die erste Zeile aus.Es muss festgestellt werden, ob die Funktion Nebenwirkungen hat, was möglich ist beeinträchtigt die Leistung.

Speicherverbrauch. apply() verbraucht eine beträchtliche Menge an Speicher und ist daher für speichergebundene Anwendungen ungeeignet Anwendungen.

Fazit

pandas.apply() ist eine zugängliche Funktion, ihre Leistungseinschränkungen sollten jedoch sorgfältig abgewogen werden. Um Leistungsprobleme zu vermeiden, ist es wichtig, vektorisierte Alternativen zu identifizieren, effiziente Optionen für String-Manipulationen zu erkunden und apply() mit Bedacht einzusetzen, wenn keine andere Option verfügbar ist. Wenn Entwickler die Gründe für seine Ineffizienz verstehen, können sie effizienten und wartbaren Pandas-Code schreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann sollte ich pandas.apply() verwenden (und wann sollte ich es vermeiden)?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!