【Pandas】Pandas求某列字符串的长度,总结经验教训

本文通过对比for循环与Pandas内置方法.str.len()在处理字符串长度统计时的性能表现,强调了在大规模数据处理中选择合适方法的重要性。实验显示,使用for循环处理898行数据耗时47秒,而使用.str.len()仅需61毫秒,性能差距显著。

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测试集大小:

test.shape
(898, 11) 

 

对某列的字符串做统计长度
1、for遍历法:
start = time.time()
for i in test.index.values:
test.loc[i,'contentLen1'] = len(test.loc[i,'content'])
time.time() - start
 47.16238021850586

 

2、使用pandas的内置方法.str
%time test['contentLen2'] = test['content'].str.len()
Wall time: 61 ms 
 

 

结论
上面例子可以得出,使用pandas时千万不要盲目的使用for遍历,要学会使用pandas提供的内置方法。

for和.str方法之间的性能差距过大,不在一个数量级。使用for会造成频繁的赋值操作,造成不必要内存消耗和计算时长。

以上测试用例才898行,for的赋值耗时高达47秒,生产上的都是几百万行的数据,使用for那不就直接凉凉了?

且行且珍惜啊!
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作者:ChenVast
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/chenvast/article/details/82758281
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