pandas 中的 loc 是使用矢量化逻辑还是 for 循环？

【问题标题】：Does loc in pandas use vectorised logic or a for loop?pandas 中的 loc 是使用矢量化逻辑还是 for 循环？
【发布时间】：2019-09-16 08:28:32
【问题描述】：

我使用以下 loc 函数访问 pandas 中的行：

pdf.loc[pdf.a>2]

这是矢量化的吗？是不是比使用 numpy 好

pdf[pdf.a>2]

【问题讨论】：

从stackoverflow.com/questions/34426247/…跟进
我认为 loc[] 在您根据列进行条件更新时比 for 循环更好。
numpy 会更快，但是你会丢失索引，这些索引对熊猫来说非常有用且固有。 pdf.to_numpy()[np.where(pdf.a > 2)[0]] 应该比 .loc 快

【解决方案1】：

这个时间表明 loc 没有减速

testa = pd.DataFrame(np.arange(10000000),columns =['q'])
%timeit testb = testa.loc[testa.q>6] 
%timeit testc = testa[testa.q>7]

1 loop, best of 3: 207 ms per loop
1 loop, best of 3: 208 ms per loop

【讨论】：

再读一点，向量化只是意味着 for 循环是在 c 级别完成的。大概这可以在 loc 中完成。我感到困惑的另一件事是为什么 loc 命令使用 [ ] 而不是 ( )。据推测，这暗示了我从未理解过的 loc 正在做什么。