Python中Pandas矢量化基础操作简介

在数据科学中，处理大型数据集时，效率和速度至关重要。在这方面脱颖而出的一个库是 Pandas，它是一种用 Python 构建的高级数据操作工具。

经常讨论的一个关键功能是操作的矢量化（向量化），这本质上意味着操作是同时跨多个数据元素分派的，而不是在循环中分派。这就是 Pandas 的闪光点，但并不是 Pandas 中的所有函数都是矢量化的，这有时会导致混乱。

矢量化是高效数据处理的基石概念，尤其是在数据科学和分析领域。它是对整个数据数组执行操作的过程，而不是一次迭代一个数据元素。这显着加快了计算速度，确保更快的数据处理，这是处理大型数据集时的关键要求。

在传统编程中，经常使用循环来执行操作。然而，众所周知，循环的计算成本很高，并且会减慢处理速度。相反，矢量化运算消除了对循环的需要，从而提高了效率。

下面通过一个简单的例子来说明矢量化和非矢量化操作之间的区别：

import numpy as np

# Non-Vectorized Operation
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_arr = [i**2 for i in arr]
print(squared_arr)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

# Vectorized Operation
np_arr = np.array(arr)
squared_np_arr = np_arr**2
print(squared_np_arr)  # Output: [1 4 9 16 25]

在上面的代码中，您会注意到由NumPy支持的矢量化操作与非矢量化操作相比更加简单和简洁。

Pandas 构建在NumPy之上，本质上支持矢量化操作，这对于有效处理大型数据集至关重要。Pandas、Series 和 DataFrame 中的核心数据结构旨在无缝处理矢量化操作，从而实现更直观、更快速的数据操作。

Pandas 中的矢量化操作
矢量化操作构成了 Pandas 中高效数据操作的支柱。利用这些操作可以使代码不仅更具可读性，而且速度也显着加快，这在处理大型数据集时至关重要。在这里，我们将揭开 Pandas 中矢量化操作的基础知识，这将作为更高级的数据整理任务的跳板。

利用基本算术运算
在 Pandas 中，基本算术运算本质上是矢量化的。当您在 Pandas Series 或 DataFrame 与单个数字之间执行算术运算时，该运算将按元素应用。

import pandas as pd

# Creating a Pandas Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# Vectorized addition
addition_result = series + 10
print(addition_result)

# Output:
# 0    11
# 1    12
# 2    13
# 3    14
# 4    15

数据结构之间的逐元素操作
矢量化运算不限于标量值；它们也扩展到 Pandas 数据结构之间的操作。当您在 Series 或 DataFrame 之间执行操作时，它们是根据索引和列对齐按元素执行的。

# Creating another Pandas Series
series2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# Vectorized subtraction
subtraction_result = series2 - series
print(subtraction_result)

# Output:
# 0     9
# 1    18
# 2    27
# 3    36
# 4    45

使用 Pandas 内置函数
Pandas 提供了丰富的内置函数库，支持矢量化操作。mean()、sum()、min()、max()等函数针对性能进行了优化，并与 Pandas 数据结构无缝协作。

# Calculating the mean in a vectorized manner
mean_value = series.mean()
print(mean_value)  # Output: 3.0

矢量化字符串运算
Pandas 还支持矢量化字符串操作，这在处理文本数据时非常有用。Pandas 中的访问str器提供了许多矢量化字符串方法，可以轻松操作 Series 和 DataFrame 中的字符串数据。

# Creating a Series of strings
string_series = pd.Series(['pandas', 'is', 'fun'])

# Vectorized string capitalization
capitalized_series = string_series.str.capitalize()
print(capitalized_series)

# Output:
# 0    Pandas
# 1        Is
# 2       Fun

掌握 Pandas 中的矢量化操作有助于编写高效、可读且简洁的代码。随着你对 Pandas 的深入研究，对向量化运算的理解和应用无疑将成为增强你的数据操作和分析能力的关键因素。

非矢量化函数
非矢量化函数一次对一个元素进行操作，而不是对整个数组或数据结构进行操作。这些通常是 Python 函数或方法，并非设计用于以矢量化方式对 Pandas Series 或 DataFrame 进行操作。

当要执行的操作本质上是标量、复杂或不支持矢量化形式时，使用非矢量化函数就不可避免。可能会出现需要每个元素的自定义逻辑的情况，这不适合矢量化。

非矢量化函数可能比向量化函数慢得多，尤其是随着数据大小的增长。这种性能下降是由于函数调用的开销以及矢量化操作缺乏优化造成的。