Les boucles For dans Pandas sont-elles toujours inefficaces ? Quand dois-je itérer au lieu de vectoriser ?

Les boucles for chez les pandas sont-elles vraiment mauvaises ? Quand dois-je m'en soucier ?

Les boucles For sont traditionnellement considérées comme « mauvaises » chez les pandas, mais ce n'est pas toujours exact. Il existe des cas spécifiques où l'itération peut être plus efficace que l'utilisation d'approches vectorisées :

Petites données : Pour les petits ensembles de données, l'itération (via des compréhensions de listes) peut être plus rapide que les fonctions vectorisées, car elles évitent certains frais généraux liés à la gestion de l'alignement des index, des types de données mixtes, etc.

Types mixtes/objet : Pandas a du mal à travailler efficacement avec des types de données mixtes, notamment des objets, des listes et des dictionnaires. L'itération offre des avantages significatifs en termes de performances dans de tels scénarios, en particulier pour les opérations telles que l'extraction de valeurs de dictionnaire, l'indexation de listes et l'aplatissement de listes imbriquées.

Opérations Regex : Opérations de chaînes vectorisées dans les pandas (par exemple, str. contient, str.extract) sont souvent plus lents que l'itération avec des expressions régulières. La précompilation de modèles et l'utilisation de compréhensions de listes peuvent donner de bien meilleures performances, en particulier pour les opérations d'expression régulière complexes ou répétées.

En général, même si la vectorisation est une fonctionnalité puissante des pandas, ce n'est pas toujours l'approche optimale. En comprenant ces cas où l'itération est plus adaptée, vous pouvez optimiser les performances de votre code pandas.

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