pandas自定义函数的区别

在使用pandas进行数据分析时，经常需要对数据集进行各种操作。自定义函数是一个强大的工具，它可以根据用户的需求对数据进行处理。在pandas中，自定义函数主要可以分为以下几种：

1. 向量化函数（Vectorized Functions）：这些是专为pandas设计的函数，可以直接作用于整个数组或序列，而无需编写循环。它们通常是高效的，并且比传统的逐行处理更快。pandas内部使用NumPy的向量化操作来提高性能。

2. 应用函数（Apply Functions）：apply函数允许你应用一个自定义函数到pandas的Series或DataFrame的每一个元素。这比向量化函数更灵活，因为你可以编写几乎任何逻辑，但是通常性能较低。

3. 聚合函数（Aggregation Functions）：在pandas中，可以通过聚合函数对数据集进行汇总。常用的聚合函数包括sum()、mean()、max()等，它们可以应用于整个数据集或者某个分组。自定义聚合函数也是可能的，但可能需要使用groupby和agg方法。

4. 窗口函数（Window Functions）：这些函数允许你进行基于窗口的计算，比如计算滚动平均、累计求和等。它们通常用于时间序列分析，也可以自定义窗口逻辑。

5. 迭代函数（Iteration Functions）：对于需要逐行或逐列迭代处理的任务，可以使用pandas提供的迭代方法如iterrows()或itertuples()。这些函数虽然灵活，但性能通常不如向量化函数或apply函数。

使用这些自定义函数时，需要根据具体任务和性能需求来选择最合适的方法。