Mengapa Pandas `iterrows` Begitu Lambat, dan Bagaimana Saya Boleh Meningkatkan Prestasi?

Isu Prestasi dengan iterrow Pandas

iterrows, fungsi panda untuk lelaran mengikut baris, telah diperhatikan menunjukkan kekurangan prestasi. Walaupun isu itu mungkin dikaitkan dengan djenis bercampur dalam bingkai data, malah senario mudah tanpa isu ini menunjukkan ketinggalan prestasi yang ketara.

Operasi bervektor, seperti aplikasi, selalunya mengatasi prestasi berulang, menimbulkan persoalan tentang keperluan untuk baris demi baris -lelaran baris. Walau bagaimanapun, terdapat keadaan di mana iterrow tetap tidak dapat dielakkan.

Sebab Isu Prestasi Iterrows

Secara amnya, iterrows kurang cekap berbanding vektorisasi, penggunaan dan itertuple disebabkan oleh ciri prestasi :

• Vektorisasi: Operasi vektor membolehkan sangat cekap pengiraan.
• Guna: Guna dioptimumkan oleh panda, dengan beberapa operasi dilaksanakan dalam Cython, menawarkan peningkatan prestasi yang ketara.
• Itertuples: Itertuples mengelakkan tinju data, mendapatkan semula data sebagai tupel.
• Iterrows: Iterrows kotak data ke dalam objek Siri, membawa kepada prestasi penalti.

Garis Panduan untuk Prestasi Optimum

Untuk mengoptimumkan prestasi, pertimbangkan garis panduan berikut:

1. Utamakan vektorisasi apabila boleh.
2. Gunakan guna apabila vektorisasi tidak boleh dilaksanakan.
3. Pertimbangkan itertuple untuk bukan tinju dalam senario tertentu.
4. Elakkan iterrow apabila mungkin, kerana ia memperkenalkan kesesakan prestasi.
5. Bina struktur baharu dan gabungkan untuk mengelakkan baris- kemas kini mengikut baris pada bingkai data kosong.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pandas `iterrows` Begitu Lambat, dan Bagaimana Saya Boleh Meningkatkan Prestasi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!