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Pandas中iloc與iterrows的性能對(duì)比

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 09:57:41 來源：億速云 閱讀：84 作者：小樊 欄目：編程語言

在Pandas中，iloc和iterrows()都是常用的數(shù)據(jù)訪問方法，但它們?cè)谛阅苌洗嬖陲@著差異。以下是對(duì)這兩種方法的詳細(xì)性能對(duì)比：

性能對(duì)比

  • iloc的性能特點(diǎn)：iloc是基于整數(shù)位置的索引，用于選擇數(shù)據(jù)，通常用于基于索引的切片操作。
  • iterrows()的性能特點(diǎn)：iterrows()返回一個(gè)迭代器，迭代DataFrame的每一行Series對(duì)象。

實(shí)際應(yīng)用中的性能差異

  • 當(dāng)在循環(huán)中訪問DataFrame時(shí)，使用iloc或loc會(huì)導(dǎo)致較慢的執(zhí)行速度，因?yàn)樗鼈冊(cè)诿看蔚鷷r(shí)都會(huì)計(jì)算索引。
  • 相比之下，iterrows()雖然直觀，但在處理大型DataFrame時(shí)效率較低，因?yàn)樗且淮涡援a(chǎn)生一行的生成器方法。

替代方案

  • 為了提高性能，可以考慮使用at和iat，它們專門用于訪問單個(gè)元素，且執(zhí)行速度更快。
  • 對(duì)于大型數(shù)據(jù)集，使用apply()或applymap()等向量化操作通常更為高效。

結(jié)論

  • 在處理大型DataFrame時(shí)，應(yīng)避免使用iloc和loc進(jìn)行循環(huán)迭代，而應(yīng)優(yōu)先考慮使用at、iat、apply()或applymap()等方法，這些方法在性能上有明顯優(yōu)勢(shì)。
  • 選擇合適的數(shù)據(jù)訪問方法可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率。

通過上述分析，我們可以看出iloc和iterrows()在性能上各有優(yōu)劣，選擇合適的方法可以大幅提升數(shù)據(jù)處理效率。

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