我什麼時候應該使用（以及什麼時候應該避免）pandas.apply()？

我什麼時候應該（不）在我的程式碼中使用 pandas.apply() ？

簡介

pandas.apply() 是一個強大的工具允許使用者對 DataFrame 或 Series 的行或列應用函數。然而，眾所周知，它比其他方法慢，從而導致了何時應該使用和避免它的問題。本文探討了 apply() 效能問題背後的原因，並提供如何消除其使用的實用指南。

為什麼 apply() 很慢？

apply() 計算的結果為每行或每列都是單獨的，當向量化運算可用時，這可能效率低。此外，apply() 會因處理對齊、處理複雜參數和分配記憶體而產生開銷。

何時避免 apply()

盡可能使用向量化替代方案。 向量化操作（例如NumPy 或pandas 自己的向量化函數提供的操作）可同時對整個數組進行操作，從而帶來顯著的性能

避免使用apply() 進行字串操作。 Pandas 提供了最佳化的字串函數，這些函數是向量化的，並且比基於字串的 apply() 呼叫更快。

使用列表推導式進行列爆炸。 使用 apply() 爆炸清單的列效率很低。偏好使用清單推導式或將列轉換為清單並將其傳遞給 pd.DataFrame()。

何時使用 apply()

未針對 DataFrame 進行向量化的函數 。有些函數是針對系列進行向量化的，但不是針對資料幀進行向量化的。例如，pd.to_datetime() 可以與 apply() 一起使用，將多列轉換為日期時間。

需要按行處理的複雜函數。在某些情況下，可能需要套用需要按行處理的複雜函數。但是，如果可能的話，應該避免這種情況。

GroupBy.apply() 注意事項

使用向量化 GroupBy 運算。 GroupBy 操作具有更有效率的向量化替代方案。

避免使用 apply() 進行鍊式轉換。 在內部連結多個操作GroupBy.apply() 可能會導致不必要的迭代。如果可能，請使用單獨的 GroupBy 呼叫。

其他注意事項

apply() 對第一行操作兩次。 需要確定函數是否有副作用，這可以影響效能。

記憶體消耗。 apply() 消耗大量內存，使得不適合內存受限的應用程式。

結論

pandas.apply() 是一個可訪問的函數，但應仔細考慮其性能限制。為了避免效能問題，必須確定向量化替代方案，探索字串運算的有效選項，並在沒有其他選項可用時明智地使用 apply() 。透過了解其效率低下的原因，開發人員可以編寫高效且可維護的 pandas 程式碼。

以上是我什麼時候應該使用（以及什麼時候應該避免）pandas.apply()？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！