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Python pandas中的矢量化函数

是指能够对整个数据集进行操作的函数，而不需要使用循环或迭代来处理每个数据点。这些函数利用底层的NumPy库，通过并行化和优化算法来提高计算效率。

矢量化函数在数据处理和分析中非常有用，可以大大提高代码的执行速度，并且使代码更加简洁易读。以下是一些常用的矢量化函数：

apply函数：apply函数可以对DataFrame或Series中的每个元素应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每个元素，返回一个新的Series或DataFrame。
map函数：map函数可以对Series中的每个元素应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每个元素，返回一个新的Series。
applymap函数：applymap函数可以对DataFrame中的每个元素应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每个元素，返回一个新的DataFrame。
np.vectorize函数：np.vectorize函数可以将一个普通的函数转化为一个矢量化函数。它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，该函数可以对输入的数组进行矢量化操作。

这些矢量化函数在数据清洗、数据转换、特征工程等方面非常有用。它们可以大大简化代码，提高计算效率。在使用这些函数时，可以结合pandas的其他功能，如数据筛选、分组聚合、数据可视化等，进一步优化数据处理和分析的流程。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:Matlab中函数的矢量化 pandas - python中的read_json函数 pandas dataframe列上具有计数器的矢量化函数 pandas中的矢量化自定义函数未按预期工作 pandas矢量化操作中的多个布尔条件 Pandas矢量化的麻烦 Python Pandas:如何对使用先前值的操作进行矢量化？Python PANDAS:按枚举日期堆叠以创建矢量化的记录 Python pandas:数据帧中的布尔函数 Python:如何在pandas中对字典函数进行矢量化

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