pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍

1. pandas中apply和transform方法的区别

pandas中apply和transform方法都是用于对数据进行处理的函数。二者的主要区别在于，apply方法适用于对整个DataFrame或Series进行操作，而transform方法只能对每个元素进行操作。

具体来说，apply方法可以对DataFrame或Series中的所有元素采用统一的方法进行处理，并且支持用户自定义函数和lambda表达式。比如下面这个例子，我们使用apply方法按行求和：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

df.apply(np.sum, axis=1)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

而transform方法则只能对每个元素采用同一种方法进行处理，并且返回的结果与原来的数据形状相同。比如下面这个例子，我们使用transform方法对每个元素进行平方运算：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

df.transform(lambda x: x ** 2)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   A   B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

1. pandas中apply和transform方法的性能比较

在实际使用中，我们也需要考虑到不同方法的性能。一般来说，transform方法比apply方法要快一些，特别是对于大型的DataFrame而言。这是因为apply方法需要横向/纵向地遍历每个元素，并且还要多次函数调用，而transform方法则只需要一次遍历即可完成。

我们使用以下代码来进行简单的性能测试：

import numpy as np
import pandas as pd
import time

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 10))

start1 = time.perf_counter()
df.transform(lambda x: x ** 2)
end1 = time.perf_counter()
print("Transform cost time:", end1 - start1)

start2 = time.perf_counter()
df.apply(np.sum, axis=1)
end2 = time.perf_counter()
print("Apply cost time:", end2 - start2)

输出结果如下：

Transform cost time: 0.003651599999973163
Apply cost time: 0.03235479999998601

可以看到，transform方法的运行速度要明显快于apply方法。

综上所述，我们在使用pandas的处理方法时可以考虑采用transform方法，尤其是当我们需要对大型的DataFrame进行处理时。但是如果我们需要对整个DataFrame或Series进行操作，则需要使用apply方法。