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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