在Pandas中，可以通過使用向量化操作來對整個Series或DataFrame進行元素級操作，而不需要使用循環(huán)或顯式地編寫函數(shù)。這樣可以提高計算效率并簡化代碼編寫。
以下是一些常用的向量化操作方法：
+、-、*、/。import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df['C'] = df['A'] + df['B']
np.sqrt()、np.exp()、np.log()等。import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df['B'] = np.sqrt(df['A'])
apply()、map()、str屬性等。import pandas as pd
data = {'A': ['hello', 'world', 'python']}
df = pd.DataFrame(data)
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: x.upper())
通過使用這些方法，可以方便地實現(xiàn)向量化操作，提高代碼效率并簡化代碼編寫。
