Quand devriez-vous (et ne devriez-vous pas) utiliser Pandas `apply()` ?

Quand devez-vous (ne pas) utiliser pandas apply() dans votre code ?

Définition

pandas.apply() est une fonction de haut niveau dans pandas qui vous permet d'appliquer une fonction définie par l'utilisateur à un DataFrame ou à une série. Il parcourt chaque ligne ou colonne de l'objet, applique la fonction et renvoie un nouvel objet avec les valeurs transformées.

Quand éviter d'utiliser pandas.apply()

• Lorsqu'il existe une fonction pandas vectorisée plus efficace qui peut effectuer la même opération.
• Lorsque la fonction que vous souhaitez appliquer a des effets secondaires (par exemple, modifier des variables globales) 🎜>
• Surcharge de performances :

apply() parcourt les données, ce qui peut être lent pour les grands ensembles de données.

Surcharge de mémoire :

apply() crée un nouvel objet, ce qui peut entraîner des problèmes de mémoire.

• Effets secondaires : apply () ne peut pas gérer les fonctions qui modifient les variables globales ou l'objet lui-même.
• Alternatives à pandas.apply()
Fonctions vectorisées :

pandas fournit de nombreuses fonctions vectorisées optimisées qui peuvent effectuer efficacement des opérations courantes sur les séries et les DataFrames.

Fonctions Cython personnalisées :

Pour les transformations complexes qui ne peuvent pas être effectuées avec des fonctions vectorisées, vous pouvez écrire des fonctions Cython personnalisées pour obtenir un meilleur résultat performances.

• Compréhensions de listes : Les compréhensions de listes peuvent être utilisées pour effectuer efficacement des opérations par éléments.
• Quand utiliser pandas.apply()
• En dernier recours lorsqu'il n'existe pas de vectorisation adaptée alternative.

Pour les fonctions qui ne peuvent pas être facilement vectorisées, telles que les fonctions complexes ou personnalisées.

Pour les opérations qui impliquent l'application conditionnelle d'une fonction basée sur les valeurs des données.

• Mises en garde
• apply() opère deux fois sur la première ligne (ou colonne) pour détecter le côté effets.

Les performances de apply() peuvent varier en fonction du type de fonction que vous appliquez.

Conseils

• Pensez à utiliser numba.vectorize pour accélérer les fonctions personnalisées utilisées avec apply().

Explorez des approches alternatives pour réduire le besoin d'apply(), telles que en utilisant des fonctions vectorisées, Cython ou des compréhensions de listes.

Utilisez des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement et déterminer si apply() constitue un problème de performances important dans votre code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!