什么时候应该（和不应该）使用 Pandas `apply()`？

什么时候应该（不）在代码中使用 pandas apply()？

定义

pandas.apply() 是 pandas 中的一个高级函数，允许您将用户定义的函数应用于一个数据框或一个系列。它迭代对象的每一行或每一列，应用函数，并返回具有转换值的新对象。

何时避免使用 pandas.apply()

• 当有更高效的向量化 pandas 函数可以执行相同的操作时。
• 当你想要应用的函数时有副作用（例如修改全局变量）。
• 处理大型数据集时，性能是一个关键问题。

避免 pandas.apply() 的原因

• 性能开销： apply() 迭代数据，这对于大型数据集来说可能会很慢。
• 内存开销： apply() 创建一个新对象，这可能会导致内存问题。
• 副作用： apply() 无法处理修改全局变量或对象的函数

pandas.apply()的替代品

• 向量化函数： pandas 提供了许多优化的向量化函数，可以对 Series 和 DataFrame 执行常见操作
• 自定义 Cython 函数：对于无法使用向量化函数执行的复杂转换，您可以编写自定义 Cython 函数以获得更好的性能。
• 列表推导式： 列表推导式可用于执行逐元素操作

何时使用 pandas.apply()

• 作为没有合适的矢量化替代方案时的最后手段。
• 对于不能轻易向量化的函数，例如复杂或自定义函数。
• 对于涉及到的操作根据数据值有条件地应用函数。

注意事项

• apply() 对第一行（或列）进行两次操作以检测副作用。
• apply() 的性能可能会根据您的函数类型而有所不同apply。

提示

• 考虑使用 numba.vectorize 来加速与 apply() 一起使用的自定义函数。
• 探索替代方案减少对 apply() 需求的方法，例如使用向量化函数、Cython 或列表
• 使用分析工具来识别瓶颈并确定 apply() 是否是代码中的重大性能问题。

以上是什么时候应该（和不应该）使用 Pandas `apply()`？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！