Os loops for em pandas são realmente ruins? Quando devo me importar?

Introdução

Embora o pandas seja conhecido por suas operações vetorizadas que aceleram a computação, muitos exemplos de código ainda incluem loops. Embora a documentação sugira evitar a iteração sobre os dados, esta postagem explora cenários em que os loops for oferecem melhor desempenho do que as abordagens vetorizadas. dados pequenos, os loops for podem superar as funções vetorizadas devido à sobrecarga envolvida no tratamento do alinhamento do eixo, tipos de dados mistos e dados ausentes. As compreensões de lista, que empregam mecanismos iterativos otimizados, são ainda mais rápidas. ]

As operações de string em pandas são inerentemente lentas devido ao uso de dtypes de objeto.Compreensões de lista superam significativamente os métodos vetorizados para comparação de strings. .

O mapa tem um desempenho ruim devido à sua dependência de um loop lento baseado implementação.

Operações Regex

As compreensões de lista são geralmente mais rápidas do que str.contains, str.extract e str.extractall "vetorizados" funções.

A pré-compilação de padrões regex e a iteração manual podem oferecer mais acelerações.
• Quando considerar for-Loops

Para pequenas linhas de DataFrames:

• A iteração é mais rápida do que funções vetorizadas devido à redução da sobrecarga.

Misto tipos de dados:

As funções vetorizadas não estão equipadas para lidar com tipos de dados mistos, tornando os loops mais eficientes.
• Expressões regulares:

A pré-compilação de padrões regex e a iteração com re.search ou re.findall podem melhorar desempenho.

Conclusão

• Embora as funções vetorizadas forneçam simplicidade e legibilidade, é importante considerar soluções baseadas em loop em cenários específicos. Recomenda-se testes cuidadosos para determinar a abordagem mais apropriada para seus requisitos de desempenho.