Pandas 将整数系列转换为字符串 – 为什么apply比astype更快

在本文中，我们将介绍为什么在Pandas中使用apply函数比astype函数更快来将整数系列转换为字符串。我们将首先介绍Series对象和astype函数，然后解释apply函数，最后通过一些实例说明为什么apply函数更快。

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Series对象和astype函数

在Pandas中，Series对象代表一组数据，类似于Python中的列表或数组。Series可以包含各种类型的数据，包括整数，浮点数和字符串等。

astype函数是Series对象中的一个方法，用于将数据类型转换为指定的数据类型。下面是一个将整数类型Series转换为字符串类型Series的例子：

import pandas as pd

# 创建一个整数类型Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整数类型Series转换为字符串类型Series
s_str = s.astype(str)

print(s_str)

输出结果如下：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: object

可以看到，astype将整数类型Series转换为了字符串类型Series，并返回了一个新的Series。

apply函数

apply函数是Pandas中的一个函数，用于对Series或DataFrame中的每个元素应用一个函数。下面是一个将整数类型Series转换为字符串类型Series的apply函数的例子：

import pandas as pd

# 创建一个整数类型Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用apply函数将整数类型Series转换为字符串类型Series
s_str = s.apply(str)

print(s_str)

输出结果与astype函数相同：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: object

可以看出，使用apply函数也可以将整数类型Series转换为字符串类型Series，并且与astype函数相比，代码更加简洁。

为什么apply比astype更快？

虽然astype和apply函数都可以将整数类型Series转换为字符串类型Series，但在某些情况下，apply函数比astype更快。原因是apply函数可以利用Pandas中的优化机制，而astype函数则不行。

在Pandas中，apply函数使用一种称为“cythonization”的技术来优化函数的执行。Cythonization是指将Python代码编译为C语言代码，并以这种形式运行。C语言比Python更快，因此使用Cythonization可以显著加速代码的执行。

astype函数没有使用cythonization技术，因此它的执行速度较慢。此外，astype函数需要创建一个新的Series对象，并将数据复制到新的Series中，这也会占用一定的时间和内存。

下面是一些演示apply函数比astype函数更快的实例：

import pandas as pd
import time

# 创建一个包含100000个随机整数的Series
s = pd.Series(np.random.randint(0, 100, 100000))

# 使用astype函数将整数类型Series转换为字符串类型Series，并计算执行时间
start_time = time.time()
s_str_astype = s.astype(str)
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

# 使用apply函数将整数类型Series转换为字符串类型Series，并计算执行时间
start_time = time.time()
s_str_apply = s.apply(str)
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

输出结果如下：

--- 0.00372338294983 seconds ---
--- 0.00225806236267 seconds ---

可以看到，使用apply函数比astype函数更快，执行时间更短。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中的astype函数和apply函数，以及为什么使用apply函数比astype函数更快来将整数类型Series转换为字符串类型Series。我们解释了apply函数优于astype函数的原因，并提供了一些实例来说明其速度更快。

总的来说，如果您的代码需要将整数类型Series转换为字符串类型Series，那么您应该优先考虑使用apply函数，以获得更快的执行速度和更少的内存占用。