Quand devriez-vous utiliser des boucles For au lieu de fonctions Pandas vectorisées ?

Les boucles for dans les pandas sont-elles vraiment mauvaises ?

Pandas met l'accent sur une conception « Convention sur la configuration », avec une API adaptée à diverses données et cas d'utilisation. Les fonctions vectorisées exécutent efficacement des opérations sur des objets pandas entiers, mais elles peuvent entraîner une certaine surcharge lors de la gestion de types de données complexes ou de petits ensembles de données. Par conséquent, les boucles for et les compréhensions de listes restent des options viables dans des situations spécifiques.

Quand devriez-vous envisager une alternative aux fonctions pandas vectorisées ?

• Gestion de données de petite à moyenne taille : Les solutions itératives peuvent être plus rapides que les opérations vectorisées, en particulier pour les petites données, car elles évitent la surcharge associée à vectorisation.
• Travailler avec des types de données mixtes/objets : Les types de données objet/mixtes nécessitent intrinsèquement des implémentations plus lentes et en boucle dans les pandas. Les boucles For ou les compréhensions de listes offrent des alternatives plus rapides. Envisagez de restructurer les données pour séparer les différents types de données dans des colonnes distinctes.
• Application d'expressions régulières : Les opérations Regex peuvent être gérées plus efficacement en précompilant le modèle et en itérant sur les données, plutôt qu'en utilisant des pandas. 'opérations de chaîne vectorisées.

Supplémentaires Considérations

• Les performances doivent être testées avec des données spécifiques et un cas d'utilisation pour déterminer l'approche optimale.
• La vectorisation NumPy peut offrir des performances supérieures à l'itération Python pour certaines opérations de chaîne.
• L'utilisation de .values ​​pour accéder aux tableaux sous-jacents peut accélérer le fonctionnement sur les pandas de niveau supérieur. objets.

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