Действительно ли циклы for в pandas плохи? Когда мне следует беспокоиться?

Введение

Хотя pandas известна своими векторизованными операциями, которые ускоряют вычисления, многие примеры кода по-прежнему содержат циклы. Хотя в документации предлагается избегать итераций по данным, в этой статье рассматриваются сценарии, в которых циклы for обеспечивают лучшую производительность, чем векторизованные подходы.

Итерация против векторизации малых данных

Для Для небольших данных циклы for могут превосходить векторизованные функции из-за накладных расходов, связанных с обработкой последних выравнивания осей, смешанных типов данных и отсутствующих данных. Понимание списков, в котором используются оптимизированные итеративные механизмы, выполняется еще быстрее.

Операции со смешанными/объектными типами d

Сравнение на основе строк:

• Строковые операции в pandas по своей сути медленны из-за использования объекта dtypes.
• Понимания списков значительно превосходят векторизованные методы сравнения строк.

Доступ к элементам словаря/списка:

• Понимания списков преуспеть в извлечении значений из столбцов словарей или lists.
• Карта работает плохо из-за использования медленной реализации на основе цикла.

Операции с регулярными выражениями

• List понимание часто происходит быстрее, чем «векторизованные» str.contains, str.extract и str.extractall. функций.
• Предварительная компиляция шаблонов регулярных выражений и итерация вручную могут обеспечить дальнейшее ускорение.

Когда следует рассматривать циклы for

Для небольших строк DataFrames:

• Итерация выполняется быстрее, чем векторизация функции из-за сокращения накладных расходов.

Смешанные типы данных:

• Векторизованные функции не предназначены для обработки смешанных типов данных, что делает циклы более эффективными.

Обычный выражения:

• Предварительная компиляция шаблонов регулярных выражений и итерация с помощью re.search или re.findall могут повысить производительность.

Вывод

Хотя векторизованные функции обеспечивают простоту и удобочитаемость, важно учитывать решения на основе циклов в конкретных сценариях. Рекомендуется тщательное тестирование, чтобы определить наиболее подходящий подход для ваших требований к производительности.