为什么 Pandas 系列's.replace”通过字典替换值比's.map”慢？

通过字典高效替换 Pandas 系列中的值

经常通过字典替换 Pandas 系列中的值 (s.replace(d))遇到性能瓶颈，使其比列表理解方法慢得多。虽然 s.map(d) 提供了可接受的性能，但它仅适用于在字典键中找到所有系列值的情况。

了解性能差距

主要原因s.replace 缓慢的原因在于其多方面的功能。与 s.map 不同，它处理通常需要更细致处理的边缘情况和罕见情况。

优化策略

要优化性能，请考虑以下准则：

一般情况：

• 当所有值都可以映射时使用 s.map(d)。
• 使用 s.map(d)。 fillna(s['A']).astype(int) 当超过 5% 的值可以被映射时。

字典中的几个值：

• 当字典中存在的值少于 5% 时，使用 s.replace(d)。

基准测试结果

广泛的测试证实性能差异：

完整地图：

• s.replace：1.98秒
• s.map：84.3毫秒
• 列表理解：134 毫秒

部分映射：

• s.replace：20.1 毫秒
• s.map。 fillna.astype: 111 毫秒
• 列表理解: 243 毫秒

解释

s.replace 的缓慢源于其复杂的内部建筑学。它涉及：

• 将字典转换为列表
• 迭代列表并检查嵌套字典
• 将键和值的迭代器传递给替换函数

相比之下，s.map 的代码明显精简，性能更优越。

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