¿Son realmente malos los bucles for en pandas? ¿Cuándo debería importarme?

Introducción

Si bien pandas es conocido por sus operaciones vectorizadas que aceleran el cálculo, muchos ejemplos de código todavía incluyen bucles. Si bien la documentación sugiere evitar la iteración sobre los datos, esta publicación explora escenarios donde los bucles for ofrecen un mejor rendimiento que los enfoques vectorizados.

Iteración versus vectorización en datos pequeños

Para En el caso de datos pequeños, los bucles for pueden superar a las funciones vectorizadas debido a la sobrecarga que implica el manejo de estas últimas de la alineación de los ejes, los tipos de datos mixtos y los datos faltantes. Las listas por comprensión, que emplean mecanismos iterativos optimizados, son incluso más rápidas.

Operaciones con tipos de objetos/mixtos

Comparación basada en cadenas:

• Las operaciones de cadenas en pandas son inherentemente lentas debido al uso de tipos de objetos.
• Lista Las comprensiones superan significativamente a los métodos vectorizados para la comparación de cadenas. listas.

• Las listas por comprensión suelen ser más rápidas que las str.contains, str.extract y str.extractall "vectorizadas". funciones.

• Para filas pequeñas de DataFrames:

La iteración es más rápida que las funciones vectorizadas debido a la reducción de la sobrecarga.

Mixta tipos de datos:

• Las funciones vectorizadas no están equipadas para manejar tipos de datos mixtos, lo que hace que los bucles sean más eficientes.

Expresiones regulares:

• Precompilar patrones de expresiones regulares e iterar con re.search o re.findall puede mejorar rendimiento.

Conclusión

Si bien las funciones vectorizadas brindan simplicidad y legibilidad, es importante considerar soluciones basadas en bucles en escenarios específicos. Se recomienda realizar pruebas exhaustivas para determinar el enfoque más adecuado para sus requisitos de rendimiento.