我什么时候应该避免使用 Pandas 的 `apply()` 函数？

何时不在 Pandas 代码中使用 apply()

此综合分析探讨了在 Pandas 代码中使用 apply() 函数的优缺点。

理解 apply() Function

apply() 是一个方便的函数，允许您将用户定义的函数应用于 DataFrame 的每一行或每一列。然而，它也存在局限性和潜在的性能问题。

避免 apply()

• 性能问题：apply() 迭代地应用用户定义的函数，导致严重的性能瓶颈。矢量化替代方案或列表推导式通常更快。


• 冗余行或列执行：在某些情况下，apply() 会执行用户定义的函数两次，一次是为了检查副作用并一次应用该功能


• 简单操作效率低下：许多内置的 Pandas 函数，例如 sum() 和 max()，执行操作的速度比 apply() 快得多对于简单任务。

何时考虑使用apply()

虽然通常应避免 apply()，但在某些特定情况下它可能是可接受的选项：

• 系列的向量化函数，但不是 DataFrames：当函数针对系列进行向量化但不是时DataFrames，apply() 可用于将函数应用于多个列。
  

• 合并 GroupBy 操作：要将多个转换组合在单个 GroupBy 操作中，apply( ) 可用于 GroupBy 对象。


• 将 Series 转换为字符串：令人惊讶的是，当将 Series 中的整数转换为数据大小低于 2¹⁵ 的字符串时，apply() 比 astype() 更快。



代码提示重构




要减少 apply() 的使用并提高代码性能，请考虑以下技术：





• 向量化操作：在任何地方使用 Pandas 或 numpy 中可用的向量化函数可能。


• 利用列表推导式：对于标量操作，列表推导式提供了比 apply() 更快的替代方案。

利用 Pandas 内置函数：利用优化的 Pandas 函数来执行 sum() 和 max() 等常见操作。

• 谨慎使用自定义 Lambda：如果在 apply() 中使用自定义 lambda，则传递它们作为列表推导式或向量化函数的参数以避免重复





应用这些技术将显着加快代码执行速度并提高整体性能。




结论< ;/h2>


虽然 apply() 是一个方便的函数，但应谨慎使用。了解 apply() 的限制和性能影响对于编写高效且可扩展的 Pandas 代码至关重要。

以上是我什么时候应该避免使用 Pandas 的 `apply()` 函数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！