为什么swifter比vanilla df.apply慢？

Swifter比Vanilla df.apply慢的原因是由于它们在处理数据框时使用了不同的机制。

Vanilla df.apply是pandas库中的函数，它允许用户通过传递一个函数来对数据框的每一行或每一列进行操作。然而，这种方式在处理大规模数据时效率较低，因为它是基于Python的循环实现的，速度较慢。

相比之下，Swifter是一个基于并行计算的库，它利用了多核处理器和向量化操作的优势来提高处理速度。它通过将数据框分割成多个块，每个块都由多个核心并行处理，然后再将结果合并起来，从而加快了处理速度。这种并行计算的方式在处理大型数据集时表现出色。

优势：

• Swifter的并行计算机制使其在处理大规模数据时速度更快，相比于Vanilla df.apply具有更好的性能。
• Swifter可以利用多核处理器和向量化操作的优势，充分发挥计算资源，提高计算效率。

应用场景：

• 当需要处理大规模数据集时，使用Swifter可以提高计算速度，加快数据处理和分析的效率。

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