パンダの for ループは本当に悪いのでしょうか?どのような場合に注意すべきですか?

はじめに

pandas は計算を高速化するベクトル化された演算で知られていますが、多くのコード例には依然としてループが含まれています。ドキュメントではデータの反復を避けることを推奨していますが、この投稿では、for ループがベクトル化されたアプローチよりも優れたパフォーマンスを提供するシナリオを検討します。

小規模データの反復とベクトル化

Forデータが小さい場合、for ループはベクトル化された関数よりも優れたパフォーマンスを発揮します。これは、ベクトル化された関数の軸の位置合わせ、混合データ型、欠落データの処理に伴うオーバーヘッドが原因です。最適化された反復メカニズムを使用するリスト内包表記はさらに高速です。

混合/オブジェクト dtypes による操作

文字列ベースの比較:

• パンダの文字列操作は、オブジェクトを使用するため本質的に遅いですdtypes.
• リスト内包表記は、文字列比較のベクトル化メソッドよりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮します。

辞書/リスト要素へのアクセス:

• リスト内包表記辞書またはリストの列から値を抽出することに優れています。
• マップのパフォーマンスが低い遅いループベースの実装に依存しているため、

正規表現操作

• リスト内包表記は、多くの場合「ベクトル化された」str より高速です。 contains、str.extract、および str.extractall 関数。
• 正規表現パターンの事前コンパイルと手動で反復するとさらに高速化できる可能性があります。

for ループを考慮する場合

DataFrame の小さな行の場合:

• 反復が削減されるため、ベクトル化された関数よりも高速になります。 overhead.

混合データ型:

• ベクトル化関数には混合データ型を処理する機能が備わっていないため、ループがより効率的になります。

正規表現:

• プリコンパイル正規表現パターンと re.search または re.findall による反復処理によりパフォーマンスが向上します。

結論

ベクトル化された関数はシンプルさと読みやすさを提供しますが、次のことが重要です。特定のシナリオでループベースのソリューションを検討してください。パフォーマンス要件に最も適切なアプローチを決定するには、慎重にテストすることをお勧めします。