对dataframe的一列做数据操作，列表推导式和apply那个效率高啊？

一、前言

前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。

二、实现过程

这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示：

通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。

在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式：

df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']]

如果需要进行复杂的函数操作，则可以使用apply函数，例如：

def my_function(x):
  # 进行一些复杂的操作
  return result

df['new_col'] = df['old_col'].apply(my_function)

但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。此时可以考虑使用向量化操作或并行计算来提高效率。

后来【瑜亮老师】也补充了一个回答，如下图所示：

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。