Интересное наблюдение, которое я чувствовал, я должен уточнить.
Я ожидаю, что операция среза панд должна быть быстрее, чем архивирование столбцов информационного кадра, но при запуске% timeit в обеих операциях операция zip выполняется быстрее ...
import pandas as pd, numpy as np
s = pd.DataFrame({'Column1':range(50), 'Column2':np.random.randn(50), 'Column3':np.random.randn(50)})
И при работе
%timeit s[['Column1','Column3']].loc[30].values
1,06 мс ± 145 мкс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 циклов, 1000 циклов каждый)
%timeit dict(zip(s['Column1'],s['Column3']))[30]
53,7 мкс ± 6,07 мкс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 циклов, по 10000 циклов каждый)
Это говорит о том, что панды значительно медленнее, чем при использовании функции zip, верно?Я думаю, что, вероятно, только лучше из-за простоты использования.
Будет ли операция применения карты быстрее?