Pandas 中的 For 循环总是低效吗？ 什么时候应该优先考虑迭代而不是矢量化？

pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗？我什么时候应该关心？

简介

虽然 pandas 以其可加速计算的矢量化操作而闻名，但许多代码示例仍然包含循环。虽然文档建议避免对数据进行迭代，但本文探讨了 for 循环比向量化方法提供更好性能的场景。

小数据上的迭代与向量化

For对于小数据，for 循环的性能优于矢量化函数，因为后者处理轴对齐、混合数据类型和丢失数据所涉及的开销。采用优化迭代机制的列表推导式甚至更快。

混合/对象数据类型的操作

基于字符串的比较：

• 由于使用对象，pandas 中的字符串操作本质上很慢dtypes。
• 列表推导式在字符串比较方面明显优于向量化方法。

访问字典/列表元素：

• 列表推导式擅长从字典列中提取值或列表。
• Map 由于依赖基于缓慢循环的实现而表现不佳。

正则表达式操作

• 列表理解通常比“向量化”str.contains、str.extract 和 str.extractall 更快函数。
• 预编译正则表达式模式并手动迭代可能会提供进一步的加速。

何时考虑 for 循环

对于小排数据帧：

• 由于开销减少，迭代比矢量化函数更快。

混合数据类型：

• 向量化函数不具备处理混合数据类型的能力，使得循环更加频繁高效。

正则表达式：

• 预编译正则表达式模式并使用 re.search 或 re.findall 进行迭代可以提高效率

结论

虽然矢量化函数提供了简单性和可读性，但在特定场景中考虑基于循环的解决方案很重要。建议仔细测试以确定最适合您的性能要求的方法。

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