Pandas의 For 루프는 항상 비효율적인가요? 언제 벡터화보다 반복을 우선시해야 합니까?

Pandas의 for 루프가 정말 나쁜가요? 언제 주의해야 합니까?

소개

pandas는 계산 속도를 높이는 벡터화된 작업으로 유명하지만 많은 코드 예제에는 여전히 루프가 포함되어 있습니다. 문서에서는 데이터에 대한 반복을 피하라고 제안하지만, 이 게시물에서는 for 루프가 벡터화된 접근 방식보다 더 나은 성능을 제공하는 시나리오를 살펴봅니다.

소규모 데이터의 반복과 벡터화

For 작은 데이터의 경우 for 루프는 축 정렬, 혼합 데이터 유형 및 누락된 데이터 처리와 관련된 오버헤드로 인해 벡터화된 함수보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 최적화된 반복 메커니즘을 사용하는 목록 이해는 더욱 빠릅니다.

혼합/객체 dtype을 사용한 작업

문자열 기반 비교:

• Pandas의 문자열 작업은 사용으로 인해 본질적으로 느립니다. 객체 dtypes.
• 목록 내포는 문자열 비교를 위한 벡터화된 방법보다 훨씬 더 성능이 뛰어납니다.

사전/목록 요소 액세스:

• 목록 이해는 사전의 열에서 값을 추출하는 데 탁월합니다.
• 느린 루프 기반 구현에 의존하기 때문에 Map 성능이 저하됩니다.

정규식 연산

• 목록 이해력은 종종 "벡터화된" str.contains, str.extract 및 str.extractall보다 빠릅니다.
• 정규식 패턴을 미리 컴파일하고 수동으로 반복하면 속도가 더욱 향상될 수 있습니다.

for 루프를 고려해야 하는 경우

작은 행의 경우 DataFrames:

• 오버헤드가 줄어들어 벡터화된 함수보다 반복이 더 빠릅니다.

혼합 데이터 유형:

• 벡터화된 함수는 혼합 데이터 유형을 처리할 수 없으므로 루프를 더 많이 만듭니다. 효율적입니다.

정규식:

• 정규식 패턴을 사전 컴파일하고 re.search 또는 re.findall을 사용하여 반복하면 성능이 향상될 수 있습니다.

결론

벡터화된 함수는 단순성과 가독성을 제공하지만 특정 시나리오에서는 루프 기반 솔루션을 고려하는 것이 중요합니다. 성능 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 결정하려면 신중한 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

위 내용은 Pandas의 For 루프는 항상 비효율적인가요? 언제 벡터화보다 반복을 우선시해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!