क्या पांडा में फॉर-लूप वास्तव में खराब हैं? मुझे कब परवाह करनी चाहिए?

परिचय

जबकि पांडा अपने वेक्टरकृत संचालन के लिए जाना जाता है जो गणना को गति देता है, कई कोड उदाहरणों में अभी भी लूप शामिल हैं। जबकि दस्तावेज़ीकरण डेटा पर पुनरावृत्ति से बचने का सुझाव देता है, यह पोस्ट उन परिदृश्यों का पता लगाता है जहां फॉर-लूप वेक्टरकृत दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं।

छोटे डेटा पर पुनरावृत्ति बनाम वेक्टरीकरण

के लिए छोटे डेटा, फॉर-लूप अक्ष संरेखण, मिश्रित डेटाटाइप और लापता डेटा के बाद के प्रबंधन में शामिल ओवरहेड के कारण वेक्टरकृत कार्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। सूची समझ, जो अनुकूलित पुनरावृत्त तंत्र को नियोजित करती है, और भी तेज़ है। ]

ऑब्जेक्ट के उपयोग के कारण पांडा में स्ट्रिंग ऑपरेशन स्वाभाविक रूप से धीमा है dtypes.सूची समझ स्ट्रिंग तुलना के लिए वेक्टरकृत तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।

शब्दकोश/सूची तत्वों तक पहुंच:

• सूची समझ शब्दकोशों या सूचियों के स्तंभों से मान निकालने में उत्कृष्टता प्राप्त करें।
• मानचित्र प्रदर्शन करता है धीमी लूप-आधारित कार्यान्वयन पर इसकी निर्भरता के कारण खराब। .इसमें str.extract, और str.extractसभी फ़ंक्शन शामिल हैं।

रेगेक्स पैटर्न को पूर्व-संकलित करना और पुनरावृत्त करना मैन्युअल रूप से आगे स्पीडअप की पेशकश की जा सकती है। ]पुनरावृत्ति कम होने के कारण वेक्टरकृत कार्यों की तुलना में तेज़ है ओवरहेड।

• मिश्रित डेटाप्रकार:

• रेगेक्स पैटर्न को पूर्व-संकलित करना और पुनः खोज या पुनः खोज के साथ पुनरावृत्त करना प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

निष्कर्ष

हालांकि वेक्टरकृत फ़ंक्शन सरलता और पठनीयता प्रदान करते हैं, विशिष्ट परिदृश्यों में लूप-आधारित समाधानों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। आपकी प्रदर्शन आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण निर्धारित करने के लिए सावधानीपूर्वक परीक्षण की सिफारिश की जाती है।