在pandas中应用包含外部库的函数:如何让它更快？

在pandas中应用包含外部库的函数，可以通过以下几种方式来提高执行速度：

1. 使用矢量化操作：pandas提供了很多矢量化操作的函数，这些函数能够在底层使用C语言或其他高效的编译语言实现，可以显著提升执行速度。例如，使用apply()函数时，尽量避免使用自定义的Python函数，而是使用已经向量化的pandas函数。
2. 使用内置函数代替外部库：如果外部库的功能可以通过pandas内置的函数实现，尽量使用内置函数。pandas的内置函数经过了高度优化，通常比外部库的函数更高效。例如，pandas提供了pd.Series.str属性来处理字符串，比使用正则表达式库更高效。
3. 利用pandas的并行计算功能：pandas提供了一些函数和参数，可以实现并行计算，从而利用多核心CPU的优势提高计算速度。例如，使用pd.Series.apply()函数时，可以设置n_jobs参数为大于1的值，以实现并行计算。
4. 使用适当的数据类型：选择适当的数据类型可以减少内存占用，从而提高计算速度。例如，将字符串类型的列转换为category类型，可以极大地减少内存使用量和计算时间。
5. 优化代码逻辑：检查代码中的循环和条件语句，尽量避免不必要的重复计算和判断。优化算法和数据结构，减少不必要的计算步骤。

总之，在pandas中应用包含外部库的函数，需要结合以上的优化方法，根据具体场景和需求进行综合考虑和实践，以提高执行速度和性能。

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