Pandas中高效的“For循环”

主要观点总结

本文主要探讨了使用循环遍历pandas DataFrame的四种不同方法，包括iterrows、itertuples、字典和数组列表。文章通过实验对比了这些方法的时间效率，发现iterrows函数在遍历DataFrame时效率最低，而字典和数组列表的迭代方法最为高效。文章还提到了在处理大型数据集时，最佳实践是矢量化，但矢量化会增加开发成本。最后，文章总结了各种方法的优缺点，并鼓励开发者根据实际情况选择适当的方法。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了使用四种方法遍历pandas DataFrame：iterrows、itertuples、字典和数组列表。

这些方法各有特点，效率也各不相同。

关键观点2: iterrows函数在遍历DataFrame时效率最低，而字典和数组列表的迭代方法最为高效。

相较于iterrows函数，使用itertuples函数可以使DataFrame迭代的速度提高6倍。

关键观点3: 处理大型数据集时，最佳实践是矢量化，但矢量化会增加开发成本。

在一些情况下，为了开发方便，可以选择使用快速循环来替代矢量化。

关键观点4: 作者建议开发者根据实际情况选择适当的方法。

需要根据数据集大小、开发成本、开发效率等因素进行综合考虑。

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