我什么时候应该使用（以及什么时候应该避免）pandas.apply()？

我什么时候应该（不）在我的代码中使用 pandas.apply() ？

简介

pandas.apply() 是一个强大的工具允许用户对 DataFrame 或 Series 的行或列应用函数。然而，众所周知，它比其他方法慢，从而导致了何时应该使用和避免它的问题。本文探讨了 apply() 性能问题背后的原因，并提供了如何消除其使用的实用指南。

为什么 apply() 很慢？

apply() 计算的结果为每行或每列都是单独的，当矢量化操作可用时，这可能效率低下。此外，apply() 会因处理对齐、处理复杂参数和分配内存而产生开销。

何时避免 apply()

尽可能使用向量化替代方案。向量化操作（例如 NumPy 或 pandas 自己的向量化函数提供的操作）可同时对整个数组进行操作，从而带来显着的性能

避免使用 apply() 进行字符串操作。Pandas 提供了优化的字符串函数，这些函数是矢量化的，并且比基于字符串的 apply() 调用更快。

使用列表推导式进行列爆炸。 使用 apply() 爆炸列表的列效率很低。更喜欢使用列表推导式或将列转换为列表并将其传递给 pd.DataFrame()。

何时使用 apply()

未针对 DataFrame 进行矢量化的函数 。有些函数是针对系列进行矢量化的，但不是针对数据帧进行矢量化的。例如，pd.to_datetime() 可以与 apply() 一起使用，将多列转换为日期时间。

需要按行处理的复杂函数。在某些情况下，可能需要应用需要按行处理的复杂函数。但是，如果可能的话，应该避免这种情况。

GroupBy.apply() 注意事项

使用矢量化 GroupBy 操作。 GroupBy 操作具有更高效的矢量化替代方案。

避免使用 apply() 进行链式转换。在内部链接多个操作GroupBy.apply() 可能会导致不必要的迭代。如果可能，请使用单独的 GroupBy 调用。

其他注意事项

apply() 对第一行操作两次。需要确定函数是否有副作用，这可以影响性能。

内存消耗。 apply() 消耗大量内存，使得不适合内存受限的应用程序。

结论

pandas.apply() 是一个可访问的函数，但应仔细考虑其性能限制。为了避免性能问题，必须确定矢量化替代方案，探索字符串操作的有效选项，并在没有其他选项可用时明智地使用 apply() 。通过了解其效率低下的原因，开发人员可以编写高效且可维护的 pandas 代码。

以上是我什么时候应该使用（以及什么时候应该避免）pandas.apply()？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！