如果你曾经使用过Pandas处理表格数据，你可能会熟悉导入数据、清洗和转换的过程，然后将其用作模型的输入。然而，当你需要扩展和将代码投入生产时，你的Pandas管道很可能开始崩溃并运行缓慢。在这篇文章中，笔者将分享2个技巧，帮助你让Pandas代码快得离谱，提升数据处理效率并避免常见的陷阱。

技巧1：矢量化操作

在Pandas中，矢量化操作是一种强大的工具，它可以用一种更简洁和高效的方式处理整个数据框的列，而不是逐行循环。

它是如何工作的？

广播是矢量化操作的一个关键要素，它允许您直观地操作具有不同形状的对象。

eg1: 具有3个元素的数组a与标量b相乘，得到与Source形状相同的数组。

eg2: 在进行加法运算时，将形状为(4,1)的数组a与形状为(3,)的数组b相加，结果会得到一个形状为(4,3)的数组。

关于这一点已经有很多文章，并且在深度学习中，大规模的矩阵乘法是非常常见的。在本文中，我们将利用两个简短的例子上进行讨论。

首先，假设您想要计算给定整数在列中出现的次数。以下是 2 种可能的方法。

"""
计算DataFrame X 中 "column_1" 列中等于目标值 target 的元素个数。

参数：
X: DataFrame，包含要计算的列 "column_1"。
target: int，目标值。

返回值：
int，等于目标值 target 的元素个数。
"""
# 使用循环计数
def count_loop(X, target: int) -> int:
    return sum(x == target for x in X["column_1"])

# 使用矢量化操作计数
def count_vectorized(X, target: int) -> int:
    return (X["column_1"] == target).sum()