在大多数情况下，apply 似乎可以加速 dataframe 上的操作过程，但是，当我使用 apply 时，我没有发现加速。这是我的例子；我有一个包含两列的数据框:

>>>df
index col1 col2
1 10 20
2 20 30
3 30 40

我想做的是通过在 col1 上实现函数 R(x) 来计算数据框中每一行的值，结果将除以col2 中的值。例如，第一行的结果应该是 R(10)/20。

这是我的函数，将在 apply 中调用:

def _f(input):
    return R(input['col1'])/input['col2']

然后我在 apply 中调用 _f:df.apply(_f, axis=1)

但是，我发现在这种情况下，apply 比 for 循环慢得多，比如

for i in list(df.index)
    new_df.loc[i] = R(df.loc[i,'col1'])/df.loc[i,'col2']

谁能解释一下原因？

最佳答案

据我了解，.apply 通常不比轴上的迭代快。我相信在引擎盖下它只是轴上的一个循环，除了在这种情况下每次都会产生函数调用的开销。

如果我们看一下 source code ，我们可以看到，本质上我们是在指示的轴上迭代并应用函数，将各个结果作为系列构建到字典中，最后调用字典上的数据帧构造函数返回一个新的数据帧:

    if axis == 0:
        series_gen = (self._ixs(i, axis=1)
                      for i in range(len(self.columns)))
        res_index = self.columns
        res_columns = self.index
    elif axis == 1:
        res_index = self.index
        res_columns = self.columns
        values = self.values
        series_gen = (Series.from_array(arr, index=res_columns, name=name,
                                        dtype=dtype)
                      for i, (arr, name) in enumerate(zip(values,
                                                          res_index)))
    else:  # pragma : no cover
        raise AssertionError('Axis must be 0 or 1, got %s' % str(axis))

    i = None
    keys = []
    results = {}
    if ignore_failures:
        successes = []
        for i, v in enumerate(series_gen):
            try:
                results[i] = func(v)
                keys.append(v.name)
                successes.append(i)
            except Exception:
                pass
        # so will work with MultiIndex
        if len(successes) < len(res_index):
            res_index = res_index.take(successes)
    else:
        try:
            for i, v in enumerate(series_gen):
                results[i] = func(v)
                keys.append(v.name)
        except Exception as e:
            if hasattr(e, 'args'):
                # make sure i is defined
                if i is not None:
                    k = res_index[i]
                    e.args = e.args + ('occurred at index %s' %
                                       pprint_thing(k), )
            raise

    if len(results) > 0 and is_sequence(results[0]):
        if not isinstance(results[0], Series):
            index = res_columns
        else:
            index = None

        result = self._constructor(data=results, index=index)
        result.columns = res_index

        if axis == 1:
            result = result.T
        result = result._convert(datetime=True, timedelta=True, copy=False)

    else:

        result = Series(results)
        result.index = res_index

    return result

具体来说:

for i, v in enumerate(series_gen):
                results[i] = func(v)
                keys.append(v.name)

其中 series_gen 是根据请求的轴构建的。

要从函数中获得更多性能，您可以遵循给出的建议 here .

基本上，您的选择是:

1. 写一个C扩展
2. 使用 numba(一种 JIT 编译器)
3. 使用 pandas.eval 提升大型 Dataframes 的性能

关于python - 为什么在 Pandas 数据框中应用有时并不比 for 循环快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38938318/