一、何为直接向量化操作?
在pandas中，直接向量化操作通常指的是利用pandas内建的函数或NumPy的数组操作来处理数据，而不是使用apply或applymap方法。这些操作往往更加高效，因为它们在底层直接利用了优化的C语言代码，避免了Python层面的循环和额外的函数调用开销。
二、为啥要进行直接向量化操作？
下面，我们通过一个简单的例子来说明一下为啥要进行直接向量化操作？以一个100万的一维数组相加为例：
import numpy as np # 创建一个较大的随机数组a = np.random.rand(1000000)b = np.random.rand(1000000) print(a)print(b)# 非向量化操作：使用Python循环计算两个数组的和def add_arrays_nonvectorized(x, y): result = [] for i in range(len(x)): result.append(x[i] + y[i]) return result # 向量化操作：直接使用NumPy的加法def add_arrays_vectorized(x, y): return x + y # 测试非向量化操作的执行时间%timeit add_arrays_nonvectorized(a, b) # 测试向量化操作的执行时间%timeit add_arrays_vectorized(a, b)
运行结果为：
从执行时间来看，向量化操作的执行时间远小于非向量化操作。具体来说，非向量化操作的执行时间大约为186毫秒每循环，而向量化操作的执行时间为2.99毫秒每循环。
向量化操作之所以快，是因为它利用了底层的优化和并行计算能力，而传统的循环方法则没有利用这些优势。在处理大规模数据时，向量化操作可以显著提高效率。
三、常见的直接向量化操作示例：
1. 数学运算
对DataFrame或Series中的元素进行数学运算时，可以直接使用向量化操作，无需编写循环。
# 创建一个示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 向量化加法df['C'] = df['A'] + df['B']
2. 条件筛选
使用向量化条件表达式来筛选数据，比使用 .apply() 或循环更快。
# 筛选 A 列大于 1 的行filtered_df = df[df['A'] > 1]
3. 字符串操作
Pandas的字符串方法（如.str访问器）也是向量化的，可以高效地对 Series 中的每个字符串元素执行操作。
import pandas as pd # 示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world', 'python']})# 向量化字符串操作df['text_upper'] = df['text'].str.upper()df
4. 通用函数（ufuncs）
NumPy的通用函数（ufuncs）可以用于Pandas的Series和 DataFrame，实现快速的元素级运算。
import numpy as np# 示例DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 使用 NumPy的ufunc进行计算df['C'] = np.sqrt(df['A'] ** 2 + df['B'] ** 2)df
四. 总结
直接向量化操作是提高Pandas数据处理效率的关键。通过使用直接向量化的方法，可以避免显式循环，利用底层的NumPy操作来加速数据处理。在处理大规模数据集时，直接向量化操作尤其重要，因为它可以显著减少计算时间。
总之，一句话，在Pandas中能用直接向量操作的尽量用直接向量进行，实在不行，再考虑非直接向量的操作手段，比如apply、map、applymap等手段。
