Adakah For-Loops dalam Panda Sentiasa Tidak Cekap? Bilakah Saya Harus Berulang Daripada Mengubah Vektor?

Adakah gelung untuk panda benar-benar teruk? Bilakah saya perlu mengambil berat?

Untuk gelung secara konvensional dilihat sebagai "buruk" dalam panda, tetapi ini tidak selalunya tepat. Terdapat kes tertentu apabila lelaran mungkin lebih cekap daripada menggunakan pendekatan vektor:

Data Kecil: Untuk set data kecil, lelaran (melalui pemahaman senarai) boleh menjadi lebih pantas daripada fungsi vektor, kerana ia mengelakkan overhed tertentu yang berkaitan dengan pengendalian penjajaran indeks, jenis data bercampur, dsb.

Campuran/Objek dtypes: Panda menghadapi kesukaran bekerja dengan cekap dengan jenis data campuran, termasuk objek, senarai dan kamus. Lelaran menawarkan faedah prestasi yang ketara dalam senario sedemikian, terutamanya untuk operasi seperti pengekstrakan nilai kamus, pengindeksan senarai dan perataan senarai bersarang.

Operasi Regex: Operasi rentetan vektor dalam panda (mis., str. mengandungi, str.extract) selalunya lebih perlahan daripada lelaran dengan ungkapan biasa. Corak pra-penyusun dan menggunakan pemahaman senarai boleh menghasilkan prestasi yang lebih baik, terutamanya untuk operasi ungkapan biasa yang kompleks atau berulang.

Secara umumnya, walaupun penvektoran ialah ciri hebat panda, ia mungkin tidak selalu menjadi pendekatan yang optimum. Dengan memahami kes di mana lelaran adalah lebih sesuai, anda boleh mengoptimumkan prestasi kod panda anda.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah For-Loops dalam Panda Sentiasa Tidak Cekap? Bilakah Saya Harus Berulang Daripada Mengubah Vektor?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!