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我需要了解熊猫速度优化。对我的问题非常有效的图书馆更快。但我不了解文档，尤其是矢量化函数。

我的假设是更快的输入只接受向量输入，而不是数据帧。这是错的吗？

在文档中这是矢量化函数：

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

这是非矢量化函数：

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？

你能告诉我向量化和非向量化函数有什么不同吗？如果您以前使用过 swifter。可以更快地使用数据框还是只使用矢量？

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我在这里尽力用简单的用例来解释，

向量化代码是指同时对向量的多个分量执行的操作（在一个语句中）

import numpy as np

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

参考下面的代码，操作数是标量而不是向量，一次对向量 a 的一个分量和向量 b 的一个分量执行

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

您可以更快速地应用于数据框，参考：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())
于 2019-04-01T09:50:25.917 回答