Bilakah Saya Harus Menggunakan (dan Bilakah Saya Perlu Mengelak) pandas.apply()?

Bilakah Saya Perlu (Tidak) Menggunakan pandas.apply() dalam Kod Saya?

Pengenalan

pandas.apply() ialah alat yang berkuasa yang membolehkan pengguna menggunakan fungsi pada baris atau lajur DataFrame atau Siri. Walau bagaimanapun, ia telah diketahui lebih perlahan daripada kaedah lain, yang membawa kepada persoalan bila ia harus digunakan dan dielakkan. Artikel ini mengkaji sebab di sebalik isu prestasi apply() dan menyediakan garis panduan praktikal tentang cara menghapuskan penggunaannya.

Mengapa apply() Lambat?

apply() mengira keputusan untuk setiap baris atau lajur secara individu, yang boleh menjadi tidak cekap apabila operasi bervektor tersedia. Selain itu, apply() menimbulkan overhed dengan mengendalikan penjajaran, mengendalikan hujah yang kompleks dan memperuntukkan memori.

Bila Perlu Elakkan apply()

Gunakan alternatif bervektor apabila boleh. Bervektor operasi, seperti yang disediakan oleh NumPy atau fungsi vektor panda sendiri, beroperasi pada keseluruhan tatasusunan sekaligus, menghasilkan peningkatan prestasi yang ketara.

Elakkan apply() untuk manipulasi rentetan. Panda menyediakan fungsi rentetan yang dioptimumkan yang divektorkan dan lebih pantas daripada panggilan apply() berasaskan rentetan.

Gunakan pemahaman senarai untuk letupan lajur. Meletup lajur senarai menggunakan apply() ialah tidak cekap. Lebih suka menggunakan pemahaman senarai atau menukar lajur kepada senarai dan menyerahkannya kepada pd.DataFrame().

Bila Gunakan apply()

Fungsi tidak divektorkan untuk DataFrames . Terdapat fungsi yang divektorkan untuk Siri tetapi bukan DataFrames. Contohnya, pd.to_datetime() boleh digunakan dengan apply() untuk menukar berbilang lajur kepada datetime.

Fungsi kompleks yang memerlukan pemprosesan mengikut baris. Dalam kes tertentu, mungkin perlu menggunakan fungsi kompleks yang memerlukan pemprosesan mengikut baris. Walau bagaimanapun, ini harus dielakkan jika boleh.

GroupBy.apply() Pertimbangan

Gunakan operasi GroupBy yang divektorkan. Operasi GroupBy mempunyai alternatif tervektor yang boleh menjadi lebih cekap.

Elakkan memohon() untuk transformasi berantai. Rangkaian berbilang operasi dalam GroupBy.apply() boleh mengakibatkan lelaran yang tidak perlu. Gunakan panggilan GroupBy yang berasingan jika boleh.

Kaveat Lain

apply() beroperasi pada baris pertama dua kali. Ia perlu menentukan sama ada fungsi mempunyai kesan sampingan, yang boleh prestasi impak.

Penggunaan memori. apply() menggunakan sejumlah besar memori, menjadikannya tidak sesuai untuk aplikasi terikat memori.

Kesimpulan

pandas.apply() ialah fungsi yang boleh diakses, tetapi had prestasinya harus dipertimbangkan dengan teliti. Untuk mengelakkan isu prestasi, adalah penting untuk mengenal pasti alternatif bervektor, meneroka pilihan yang cekap untuk manipulasi rentetan dan menggunakan apply() dengan bijak apabila tiada pilihan lain tersedia. Dengan memahami sebab di sebalik ketidakcekapannya, pembangun boleh menulis kod panda yang cekap dan boleh diselenggara.

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