Pandas對數據科學界來說是一份天賜的禮物。問任何一個數據科學家，他們喜歡如何使用Python處理他們的數據集，他們無疑會談到Pandas。

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Pandas是一個偉大的編程庫的縮影：簡單、直觀、功能廣泛。

然而，對數據科學家的一項常規任務，使用Pandas進行數千甚至數百萬次的計算，仍然是一個挑戰。你不能只是將數據放入，編寫Python for循環，然后期望在合理的時間內處理數據。

Pandas是為一次性處理整個行或列的矢量化操作而設計的—循環遍歷每個單元格、行或列并不是這個庫的設計用途。因此，在使用Pandas時，你應該考慮到矩陣操作是高度并行化的。

本指南將教你如何使用Pandas的方式，它被設計用來使用矩陣運算。在此過程中，我將向你展示一些實用的節省時間的技巧和技巧，它們將使你的Pandas代碼運行得比那些可怕的Python for循環快得多!

設置

在本教程中，我們將使用經典的鳶尾花數據集。我們通過使用seaborn加載數據集并打印出前5行來開始。

現在讓我們建立一個基線，用Python for循環來測量我們的速度。我們將通過循環遍歷每一行來設置要在數據集上執行的計算，然后測量整個操作的速度。這將為我們提供一個基準，看看我們的新優化能在多大程度上幫助我們加速。

在上面的代碼中，我們創建了一個基本函數，它使用If-Else語句根據花瓣的長度選擇花的類。我們編寫了一個for循環，通過循環dataframe對每一行使用這個函數，然后測量循環的總運行時間。

在我的i7-8700k計算機上，循環運行5次平均需要0.01345秒。

使用.iterrows()來實現循環

我們可以立即做的最簡單但非常有價值的加速是使用Pandas的內置 .iterrows()函數。

在上一節中編寫for循環時，我們使用了 range()函數。然而，當我們在Python中對大范圍的值進行循環時，生成器往往要快得多。在本文中(https://towardsdatascience.com/5-advancedfeaturesof-python-and-how-use-them-73bffa373c84)，你可以閱讀更多關于生成器如何工作的信息，并加快運行速度。

Pandas中的 .iterrows()函數在內部實現了一個生成器函數，它將在每次迭代中“生成”一行數據。更準確地說， .iterrows()為DataFrame中的每一行生成(index, Series) 的對(元組)。這實際上與在原始Python中使用類似于 enumerate()的東西是一樣的，但是運行速度要快得多。

下面我們修改了代碼，使用 .iterrows()替常規的for循環。在我上一節測試所用的同一臺機器上，平均運行時間為0.005892秒—提高了2.28倍!

使用.apply()完全丟掉循環

.iterrows()函數極大地提高了速度，但還遠遠不夠。請始終記住，當使用為向量操作設計的庫時，可能有一種方法可以在完全沒有for循環的情況下很高效地完成任務。

提供這種功能的Pandas函數是 .apply()函數。我們的函數 .apply()接受另一個函數作為它的輸入，并沿著DataFrame的軸(行、列等)應用它。在傳遞函數的這種情況下，lambda通常可以方便地將所有內容打包在一起。

在下面的代碼中，我們已經完全用 .apply()和lambda函數替換了for循環來封裝我們想要的計算。在我的機器上，這段代碼的平均運行時間是0.0020897秒—比原來的for循環快6.44倍。

.apply()之所以要快得多，是因為它在內部嘗試遍歷Cython迭代器。如果你的函數恰好為Cython進行了很好的優化， .apply()將使你的速度更快。額外的好處是，使用內置函數可以生成更干凈、更可讀的代碼。

最后是使用cut

前面我提到過，如果你正在使用一個為向量化操作設計的庫，那么你應該始終尋找一種不使用for循環進行任何計算的方法。

類似地，許多以這種方式設計的庫，包括Pandas，都具有方便的內置函數，可以執行你正在尋找的精確計算—但是速度更快。

Pandas的 .cut()函數接受一組 bins為輸入，其中定義每個If-Else的范圍，以及一組 labels作為輸入，其中定義為每個范圍返回哪個值。然后，它執行與我們用 compute_class()函數手動編寫的操作完全相同的操作。

查看下面的代碼，看看 .cut()是如何工作的。我們又一次得到了更干凈、更可讀的代碼。最后， .cut()函數平均運行0.001423秒—比原來的for循環快了9.39倍!