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在pandas中应用包含外部库的函数:如何让它更快?

在pandas中应用包含外部库的函数,可以通过以下几种方式来提高执行速度:

  1. 使用矢量化操作:pandas提供了很多矢量化操作的函数,这些函数能够在底层使用C语言或其他高效的编译语言实现,可以显著提升执行速度。例如,使用apply()函数时,尽量避免使用自定义的Python函数,而是使用已经向量化的pandas函数。
  2. 使用内置函数代替外部库:如果外部库的功能可以通过pandas内置的函数实现,尽量使用内置函数。pandas的内置函数经过了高度优化,通常比外部库的函数更高效。例如,pandas提供了pd.Series.str属性来处理字符串,比使用正则表达式库更高效。
  3. 利用pandas的并行计算功能:pandas提供了一些函数和参数,可以实现并行计算,从而利用多核心CPU的优势提高计算速度。例如,使用pd.Series.apply()函数时,可以设置n_jobs参数为大于1的值,以实现并行计算。
  4. 使用适当的数据类型:选择适当的数据类型可以减少内存占用,从而提高计算速度。例如,将字符串类型的列转换为category类型,可以极大地减少内存使用量和计算时间。
  5. 优化代码逻辑:检查代码中的循环和条件语句,尽量避免不必要的重复计算和判断。优化算法和数据结构,减少不必要的计算步骤。

总之,在pandas中应用包含外部库的函数,需要结合以上的优化方法,根据具体场景和需求进行综合考虑和实践,以提高执行速度和性能。

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