cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonAdakah For-Loops Sentiasa Tidak Cekap dalam Panda?

Are For-Loops Always Inefficient in Pandas?

Adakah for-gelung dalam panda benar-benar buruk?

Walaupun dokumentasi panda tidak menggalakkan penyelesaian berasaskan gelung, for gelung tidak semestinya buruk dan mungkin mengatasi kaedah vektor dalam senario tertentu.

Apabila untuk Pertimbangkan Penyelesaian Berulang:

  1. Data Kecil: Untuk set data kecil, gelung boleh menjadi lebih pantas daripada fungsi tervektor disebabkan pengurangan overhed dalam penjajaran pengendalian, jenis data dan tiada nilai.
  2. Jenis D Campuran/Objek: Panda' kaedah vektor mempunyai kesukaran mengendalikan jenis data bercampur. Gelung memberikan fleksibiliti yang lebih besar dan boleh memanipulasi kamus, senarai dan struktur bersarang dengan cekap.
  3. Operasi Regex dan Kaedah Aksesor .str: Operasi regex dan kaedah .str Pandas biasanya lebih perlahan daripada menggunakan biasa ungkapan secara langsung melalui re.compile(). Penyelesaian berasaskan gelung tersuai boleh menjadi lebih cekap untuk operasi seperti mengekstrak atau menggantikan rentetan.

Contoh:

  • Perbandingan nilai angka dalam data kecil lebih pantas dengan gelung.
  • Pengiraan nilai dengan set data yang besar adalah lebih cekap menggunakan Collections.Counter.
  • Pengekstrakan nilai kamus dan pengindeksan senarai kedudukan lebih pantas dengan gelung dalam kebanyakan kes.
  • Perataan senarai bersarang paling baik dicapai melalui itertools.chain atau pemahaman senarai.
  • Pengekstrakan rentetan menggunakan corak regex adalah lebih cekap dengan berasaskan gelung tersuai penyelesaian.

Kesimpulan:

Pilihan antara fungsi vektor dan gelung bergantung pada data dan masalah khusus. Penyelesaian berulang mungkin lebih sesuai untuk data kecil, jenis data bercampur atau senario di mana prestasi adalah kritikal. Walau bagaimanapun, kaedah vektor menawarkan kesederhanaan dan kebolehbacaan apabila prestasi bukan kebimbangan utama.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah For-Loops Sentiasa Tidak Cekap dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kebenaran yang dihadapi semasa melihat versi Python di Terminal Linux?Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kebenaran yang dihadapi semasa melihat versi Python di Terminal Linux?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Matematik dalam Python: StatistikModul Matematik dalam Python: StatistikMar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimana untuk membuat antara muka baris arahan (CLI) dengan python?Bagaimana untuk membuat antara muka baris arahan (CLI) dengan python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Bagaimana cara menyalin seluruh lajur satu data ke dalam data data lain dengan struktur yang berbeza di Python?Bagaimana cara menyalin seluruh lajur satu data ke dalam data data lain dengan struktur yang berbeza di Python?Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Terangkan tujuan persekitaran maya di Python.Terangkan tujuan persekitaran maya di Python.Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.