Bilakah Sepatutnya (dan Tidak Sepatutnya) Anda Gunakan Pandas `apply()`?

Bilakah anda (tidak) patut menggunakan panda apply() dalam kod anda?

Definisi

pandas.apply() ialah fungsi peringkat tinggi dalam panda yang membolehkan anda menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna pada DataFrame atau a Siri. Ia berulang pada setiap baris atau lajur objek, menggunakan fungsi dan mengembalikan objek baharu dengan nilai yang diubah.

Bila untuk mengelak daripada menggunakan panda.apply()

• Apabila terdapat fungsi panda vektor yang lebih cekap yang boleh melakukan operasi yang sama.
• Apabila fungsi yang anda ingin gunakan mempunyai kesan sampingan (cth., mengubah suai pembolehubah global).
• Apabila berurusan dengan set data yang besar dan prestasi adalah kebimbangan kritikal.

Sebab untuk mengelakkan panda.apply()

• Overhed prestasi: apply() berulang atas data, yang boleh menjadi perlahan untuk set data yang besar.
• Memori overhed: apply() mencipta objek baharu, yang boleh membawa kepada isu ingatan.
• Kesan sampingan: apply() tidak boleh mengendalikan fungsi yang mengubah suai pembolehubah global atau objek sendiri.

Alternatif kepada panda.apply()

• Fungsi bervektor: panda menyediakan banyak fungsi bervektor yang dioptimumkan yang boleh melaksanakan operasi biasa pada Siri dan DataFrames cekap.
• Fungsi Cython Tersuai: Untuk transformasi kompleks yang tidak boleh dilakukan dengan fungsi tervektor, anda boleh menulis fungsi Cython tersuai untuk mencapai prestasi yang lebih baik.
• Senarai pemahaman: Pemahaman senarai boleh digunakan untuk melaksanakan operasi mengikut unsur cekap.

Bila hendak menggunakan panda.apply()

• Sebagai langkah terakhir apabila tiada alternatif vektor yang sesuai.
• Untuk fungsi yang tidak mudah divektorkan, seperti fungsi kompleks atau tersuai.
• Untuk operasi yang melibatkan penggunaan bersyarat fungsi berdasarkan nilai data.

Kaveat

• apply() beroperasi pada baris pertama (atau lajur) dua kali untuk mengesan kesan sampingan .
• prestasi apply() mungkin berbeza bergantung pada jenis fungsi yang anda apply.

Petua

• Pertimbangkan menggunakan numba.vectorize untuk mempercepatkan fungsi tersuai yang digunakan dengan apply().
• Teroka alternatif pendekatan untuk mengurangkan keperluan untuk apply(), seperti menggunakan fungsi vektor, Cython, atau senarai pemahaman.
• Gunakan alat pemprofilan untuk mengenal pasti kesesakan dan menentukan sama ada apply() ialah isu prestasi yang penting dalam kod anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Sepatutnya (dan Tidak Sepatutnya) Anda Gunakan Pandas `apply()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!