Sind For-Schleifen in Pandas wirklich schlecht? Wann sollte es mich interessieren?

Einführung

Während Pandas für seine vektorisierten Operationen bekannt ist, die die Berechnung beschleunigen, enthalten viele Codebeispiele immer noch Schleifen. Während in der Dokumentation empfohlen wird, die Iteration über Daten zu vermeiden, werden in diesem Beitrag Szenarien untersucht, in denen For-Schleifen eine bessere Leistung bieten als vektorisierte Ansätze.

Iteration vs. Vektorisierung bei kleinen Datenmengen

For Bei kleinen Datenmengen können for-Schleifen vektorisierte Funktionen aufgrund des Mehraufwands übertreffen, der mit der Verarbeitung der Achsenausrichtung, gemischten Datentypen und fehlenden Daten verbunden ist. Listenverständnisse, die optimierte iterative Mechanismen verwenden, sind sogar noch schneller.

Operationen mit gemischten/Objekt-D-Typen

String-basierter Vergleich:

• String-Operationen in Pandas sind aufgrund der Verwendung von Objekten von Natur aus langsam dtypes.
• Listenverständnisse übertreffen vektorisierte Methoden für den String-Vergleich deutlich.

Zugriff auf Wörterbuch-/Listenelemente:

• Listenverständnisse zeichnen sich durch das Extrahieren von Werten aus Spalten von Wörterbüchern oder Listen aus.
• Map schneidet aufgrund seiner Leistung schlecht ab Vertrauen auf eine langsame, schleifenbasierte Implementierung.

Regex-Operationen

• Listenverständnisse sind oft schneller als die „vektorisierten“ str.contains, str .extract und str.extractall-Funktionen.
• Das Vorkompilieren von Regex-Mustern und das manuelle Iterieren bieten möglicherweise weitere Möglichkeiten Beschleunigungen.

Wann for-Schleifen in Betracht gezogen werden sollten

Für kleine Zeilen von DataFrames:

• Die Iteration ist aufgrund des geringeren Overheads schneller als vektorisierte Funktionen.

Gemischt Datentypen:

• Vektorisierte Funktionen sind nicht für die Verarbeitung gemischter Datentypen geeignet, wodurch Schleifen effizienter werden.

Reguläre Ausdrücke:

• Regex-Muster vorab zu kompilieren und mit re.search oder re.findall zu iterieren, kann zu Verbesserungen führen Leistung.

Schlussfolgerung

Während vektorisierte Funktionen Einfachheit und Lesbarkeit bieten, ist es wichtig, schleifenbasierte Lösungen in bestimmten Szenarien in Betracht zu ziehen. Es wird empfohlen, sorgfältige Tests durchzuführen, um den für Ihre Leistungsanforderungen am besten geeigneten Ansatz zu ermitteln.