Pandas 속도 비교 - loc vs replace

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개요

• loc and Replace 속도를 비교 측정해본다..

방법 1. .loc vs .replace

• 값을 바꾸는 방법은 다음과 같다.
  • data['column'].loc[data['column'] == 'Old Value'] = 'New Value'

import pandas as pd
import seaborn as sns
diamonds = sns.load_dataset('diamonds')
print(diamonds)

       carat        cut color clarity  depth  table  price     x     y     z
0       0.23      Ideal     E     SI2   61.5   55.0    326  3.95  3.98  2.43
1       0.21    Premium     E     SI1   59.8   61.0    326  3.89  3.84  2.31
2       0.23       Good     E     VS1   56.9   65.0    327  4.05  4.07  2.31
3       0.29    Premium     I     VS2   62.4   58.0    334  4.20  4.23  2.63
4       0.31       Good     J     SI2   63.3   58.0    335  4.34  4.35  2.75
...      ...        ...   ...     ...    ...    ...    ...   ...   ...   ...
53935   0.72      Ideal     D     SI1   60.8   57.0   2757  5.75  5.76  3.50
53936   0.72       Good     D     SI1   63.1   55.0   2757  5.69  5.75  3.61
53937   0.70  Very Good     D     SI1   62.8   60.0   2757  5.66  5.68  3.56
53938   0.86    Premium     H     SI2   61.0   58.0   2757  6.15  6.12  3.74
53939   0.75      Ideal     D     SI2   62.2   55.0   2757  5.83  5.87  3.64

[53940 rows x 10 columns]

• cut Column에 있는 값 중, Premium을 Best로 바꿔보도록 한다.

import time
start_time = time.time()

diamonds['cut'].loc[diamonds['cut'] == 'Premium'] == 'Best'
print('Time using .loc[]: {} sec'.format(time.time() - start_time))

Time using .loc[]: 0.0020329952239990234 sec

• 이번에는 replace 메서드를 사용해본다.
  • data['column'].replace('old value', 'new value', inplace = True

diamonds = sns.load_dataset('diamonds')

start_time = time.time()
diamonds.replace('Premium', 'Best', inplace=True)
print('Time using replace(): {} sec'.format(time.time() - start_time))

Time using replace(): 0.00027108192443847656 sec