Les boucles for dans les pandas sont-elles vraiment mauvaises ? Quand dois-je m'en soucier ?

Introduction

Bien que pandas soit connu pour ses opérations vectorisées qui accélèrent le calcul, de nombreux exemples de code incluent toujours des boucles. Bien que la documentation suggère d'éviter les itérations sur les données, cet article explore des scénarios dans lesquels les boucles for offrent de meilleures performances que les approches vectorisées.

Itération vs. Vectorisation sur petites données

Pour petites données, les boucles for peuvent surpasser les fonctions vectorisées en raison de la surcharge impliquée dans la gestion par ces dernières de l'alignement des axes, des types de données mixtes et des données manquantes. Les compréhensions de listes, qui utilisent des mécanismes itératifs optimisés, sont encore plus rapides.

Opérations avec des types mixtes/objets

Comparaison basée sur des chaînes :

• Les opérations sur les chaînes dans les pandas sont intrinsèquement lentes en raison de l'utilisation de types d'objets.
• List les compréhensions surpassent considérablement les méthodes vectorisées pour la comparaison de chaînes.

Accès aux éléments de dictionnaire/liste :

• Les compréhensions de listes excellent dans l'extraction de valeurs à partir de colonnes de dictionnaires ou lists.
• Map fonctionne mal en raison de sa dépendance à l'égard d'un système basé sur une boucle lente. implémentation.

Opérations Regex

• Les compréhensions de listes sont souvent plus rapides que les str.contains « vectorisés », str.extract et str.extractall fonctions.
• La pré-compilation des modèles d'expressions régulières et l'itération manuelle peuvent offrir davantage accélérations.

Quand envisager les boucles for

Pour les petites lignes de DataFrames :

• L'itération est plus rapide que les fonctions vectorisées en raison d'une surcharge réduite.

Mixte types de données :

• Les fonctions vectorisées ne sont pas équipées pour gérer des types de données mixtes, ce qui rend les boucles plus efficaces.

Expressions régulières :

• La précompilation des modèles d'expressions régulières et l'itération avec re.search ou re.findall peuvent s'améliorer performances.

Conclusion

Bien que les fonctions vectorisées offrent simplicité et lisibilité, il est important d'envisager des solutions basées sur des boucles dans des scénarios spécifiques. Des tests minutieux sont recommandés pour déterminer l’approche la plus appropriée à vos exigences de performances.