python - Swifter:向量化函数和非向量化函数有什么区别？

Question

我需要了解 pandas 速度优化。对我的问题非常有效的库更快。但是我不了解文档，尤其是矢量化函数。

我的假设是更快的输入只接受矢量输入，而不是数据帧。错了吗？

在文档中这是向量化函数:

def bikes_proportion(x, max_x):
    return x * 1.0 / max_x

这是非向量化函数:

def convert_to_human(datetime):
    return datetime.weekday_name + ', the ' + str(datetime.day) + 'th day of ' + datetime.strftime("%B") + ', ' + str(datetime.year)

有什么区别？

你能告诉我向量化函数和非向量化函数有什么不同吗？如果你以前用过 swifter。 swifter 可以使用 dataframe 还是只能使用 vector？

Answer 1

这里我尽量用简单的用例来解释，

向量化代码是指在一个向量的多个分量上执行的操作同时(在一个声明中)

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([1,1,1,1,1])
c = a+b

引用下面的代码，操作数是标量而不是向量，执行于一次向量a的一个分量和向量b的一个分量

a = [1,2,3,4,5]
b = [1,1,1,1,1]
c = []
for a_, b_ in zip(a, b):
    c.append(a_ + b_)

您可以将 Swifter 应用于数据框，引用:https://github.com/jmcarpenter2/swifter

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [5, 6, 7, 8]})
df['agg'] = df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min())