벡터화된 Pandas 함수 대신 언제 For 루프를 사용해야 합니까?

Pandas의 for 루프가 정말 나쁜가요?

Pandas는 다양한 데이터에 적합한 API를 사용하여 "구성보다 관례" 설계를 강조합니다. 사용 사례. 벡터화된 함수는 전체 Pandas 개체에 대한 작업을 효율적으로 실행하지만 복잡한 데이터 유형이나 작은 데이터 세트를 처리할 때 약간의 오버헤드가 있을 수 있습니다. 따라서 for-loop 및 list comprehension은 특정 상황에서 여전히 실행 가능한 옵션입니다.

언제 벡터화된 Pandas 함수의 대안을 고려해야 합니까?

• 중소 규모 데이터 처리: 특히 소규모 데이터의 경우 반복 솔루션이 벡터화된 작업보다 더 빠를 수 있습니다. 벡터화와 관련된 오버헤드를 방지합니다.
• 혼합/객체 dtype 작업: 객체/혼합 데이터 유형은 본질적으로 Pandas에서 더 느리고 반복적인 구현이 필요합니다. For-loop 또는 목록 이해는 더 빠른 대안을 제공합니다. 다양한 데이터 유형을 별도의 열로 분리하도록 데이터를 재구성하는 것이 좋습니다.
• 정규식 적용: Pandas를 사용하는 대신 패턴을 미리 컴파일하고 데이터를 반복함으로써 정규식 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. ' 벡터화된 문자열 연산.

추가 고려 사항

• 최적의 접근 방식을 결정하려면 특정 데이터 및 사용 사례로 성능을 테스트해야 합니다.
• NumPy 벡터화는 특정 문자열 작업에 대해 Python 반복보다 우수한 성능을 제공할 수 있습니다.
• .values를 사용하여 기본 배열에 액세스하면 상위 수준 Pandas에서 작업하는 것보다 속도가 향상될 수 있습니다. 개체.

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