Bilakah Saya Harus Mengelak Menggunakan Fungsi `apply()` Pandas?

When Not to Use apply() in Pandas Code

Analisis komprehensif ini meneroka kebaikan dan keburukan menggunakan fungsi apply() dalam kod Pandas. p>

Memahami permohonan() Fungsi

apply() ialah fungsi mudah yang membolehkan anda menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna pada setiap baris atau lajur DataFrame. Walau bagaimanapun, ia datang dengan pengehadan dan potensi isu prestasi.

Sebab untuk Elakkan digunakan()

• Isu Prestasi: apply() secara iteratif menggunakan takrif pengguna fungsi, membawa kepada kesesakan prestasi yang ketara. Alternatif vektor atau pemahaman senarai biasanya lebih pantas.


• Pelaksanaan Baris atau Lajur Berlebihan: Dalam sesetengah kes, apply() melaksanakan fungsi yang ditentukan pengguna dua kali, sekali untuk semak kesan sampingan dan sekali guna fungsi sendiri.


• Ketidakcekapan untuk Operasi Mudah: Banyak fungsi Panda terbina dalam, seperti sum() dan max(), melaksanakan operasi dengan lebih pantas daripada apply() untuk mudah tugasan.

Bila Pertimbangkan Menggunakan apply()

Semasa memohon() secara amnya harus dielakkan, terdapat situasi tertentu di mana ia mungkin boleh diterima pilihan:

• Fungsi Bervektor untuk Siri tetapi bukan DataFrames: Apabila fungsi divektorkan untuk Siri tetapi bukan DataFrames, apply() boleh digunakan untuk menggunakan fungsi kepada berbilang lajur.


• Operasi GroupBy Digabungkan: Untuk menggabungkan berbilang transformasi dalam satu operasi GroupBy, apply() boleh digunakan pada objek GroupBy.


• Menukar Siri kepada Rentetan: Anehnya, apply() boleh menjadi lebih pantas daripada astype() apabila menukar integer dalam Siri kepada rentetan untuk saiz data di bawah 2¹⁵.

> ;

Petua untuk Kod Pemfaktoran semula

Untuk mengurangkan penggunaan apply() dan meningkatkan prestasi kod, pertimbangkan teknik berikut:

• Operasi Vektorkan: Gunakan fungsi vektor yang tersedia dalam Panda atau numpy di mana-mana sahaja mungkin.


• Gunakan Pemahaman Senarai: Untuk operasi skalar, pemahaman senarai menawarkan alternatif yang lebih pantas untuk digunakan().


• Eksploitasi Fungsi Terbina dalam Panda: Manfaatkan fungsi Panda yang dioptimumkan untuk operasi biasa seperti sum() dan max().


• Gunakan Lambdas Tersuai dengan Berjimat-cermat: Jika menggunakan lambda tersuai dalam penggunaan(), lulus mereka sebagai hujah untuk menyenaraikan pemahaman atau fungsi vektor untuk mengelakkan dua kali ganda pelaksanaan.

Menggunakan teknik ini akan menghasilkan pelaksanaan kod yang jauh lebih pantas dan bertambah baik secara keseluruhan prestasi.

Kesimpulan

Walaupun apply() boleh menjadi fungsi yang mudah, ia harus digunakan dengan berhati-hati. Memahami had dan implikasi prestasi apply() adalah penting untuk menulis kod Panda yang cekap dan berskala.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Harus Mengelak Menggunakan Fungsi `apply()` Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!