对dataframe的一列做数据操作，列表推导式和apply那个效率高啊？

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今

日

鸡

汤

随意春芳歇，王孙自可留。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个处理的问题，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：

如果需要进行复杂的函数操作，则可以使用apply函数，例如：

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。

最后感谢粉丝【一级大头虾选手】提问，感谢【eric】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【冫马讠成】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。

大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！