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停止在 Pandas 中编写循环：7 个更快的替代方案可供尝试
在本文中，您将学习如何用 7 种更快的方法替换 pandas 循环，以优化数据处理。
来源:KDnuggets简介
逐行迭代是 pandas 代码中最常见的性能瓶颈之一。在小型数据集上，它不会被注意到，但对于处理大型数据集，这会产生影响。
pandas 构建在 NumPy 之上，它使用编译的 C 代码一次性对整个数组执行操作。在 Python 中循环行完全绕过了这一点，并将每个操作强制返回到 Python 解释器中——一次一行。
本文介绍了 pandas 中循环的 7 种替代方案，每种方案都适合不同类型的转换。最后，您将清楚地了解根据问题的情况使用哪种工具。
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设置示例数据集
我们将在本文中使用真实的电子商务订单数据集：
将 pandas 导入为 pd
将 numpy 导入为 np
np.随机.种子(42)
n = 100_000
类别 = ['电子产品'、'服装'、'家居和厨房'、'体育'、'书籍']