Pandas シリーズの s.replace は、辞書を介して値を置換する場合に s.map よりも遅いのはなぜですか?

辞書を使用した Pandas シリーズの値の効率的な置換

辞書 (s.replace(d)) を使用した Pandas シリーズの値の置換パフォーマンスのボトルネックが発生し、リスト理解のアプローチよりも大幅に遅くなります。 s.map(d) は許容可能なパフォーマンスを提供しますが、すべての系列値が辞書キーで見つかった場合にのみ適しています。

パフォーマンスのギャップを理解する

主な理由s.replace の遅さの原因は、その多面的な機能にあります。 s.map とは異なり、一般的により細心の処理が必要となるエッジ ケースやまれな状況を処理します。

最適化戦略

パフォーマンスを最適化するには、次のガイドラインを考慮してください。

全般ケース:

• すべての値をマッピングできる場合は s.map(d) を使用します。
• s.map(d).fillna(s['A'] ).astype(int) 値の 5% を超える場合は

ディクショナリ内の値が少ない:

• ディクショナリに存在する値が 5% 未満の場合は、s.replace(d) を使用します。辞書。

ベンチマーク結果

広範なテストによりパフォーマンスの違いが確認されました:

フルマップ:

• s.replace: 1.98 秒
• s.map: 84.3ミリ秒
• リスト内包表記: 134 ミリ秒

部分マップ:

• s.replace: 20.1ミリ秒
• s.map.fillna.astype: 111 ミリ秒
• リスト内包表記: 243 ミリ秒

説明

s.replace の遅さの原因はその複雑さです内部アーキテクチャ。これには以下が含まれます:

• 辞書をリストに変換する
• リストを反復処理し、ネストされた辞書をチェックする
• キーと値の反復子を replace 関数に渡す

対照的に、s.map のコードは大幅にスリムになり、次のようになります。優れたパフォーマンスを発揮します。

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