DataFrameの高速処理: apply 関数 vs np.where

データサイエンスのプロジェクトにおいて、効率的なデータ処理は極めて重要です。Pandasのapply関数とNumPyのnp.whereは、データフレームの操作においてよく使われる方法ですが、その処理能力には大きな違いがあります。この記事では、具体例を交えて両者の性能差を詳しく見ていきます。

apply 関数とは？

apply 関数は、Pandas DataFrameの行や列にカスタム関数を適用するための方法です。非常に柔軟で、複雑なロジックを簡単に実装できますが、Pythonのネイティブコードで動作するため、処理速度が遅くなることがあります。

例：apply 関数の使用
以下のコードは、DataFrameの各行に対して条件を評価し、新しい列を追加する例です。

import pandas as pd

# サンプルデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30, 40, 50],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# apply関数を使って新しい列を追加
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] * 2 if row['B'] > 2 else row['A'] + 2, axis=1)

print(df)

この例では、列Bの値が2より大きい場合に列Aの値を2倍し、それ以外の場合は列Aの値に2を加える新しい列Cを作成しています。

np.where とは？

np.where は、NumPyのベクトル化された操作を利用するため、非常に高速です。特定の条件に基づいて要素を選択するのに適しています。

例：np.where の使用
同じ条件をnp.where を使って実行してみましょう。

import numpy as np

# np.whereを使って新しい列を追加
df['C'] = np.where(df['B'] > 2, df['A'] * 2, df['A'] + 2)

print(df)

この場合も、列Bの値が2より大きい場合に列Aの値を2倍し、それ以外の場合は列Aの値に2を加える新しい列Cを作成していますが、np.where を使用することで、より効率的に処理できます。

処理速度の比較

次に、100万行のデータフレームを使用して両者の処理時間を比較してみます。

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 大きなデータフレームを作成
df_large = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(0, 100, size=1000000),
    'B': np.random.randint(0, 10, size=1000000)
})

# apply関数で処理時間を計測
start_time = time.time()
df_large['C_apply'] = df_large.apply(lambda row: row['A'] * 2 if row['B'] > 2 else row['A'] + 2, axis=1)
apply_time = time.time() - start_time

# np.whereで処理時間を計測
start_time = time.time()
df_large['C_where'] = np.where(df_large['B'] > 2, df_large['A'] * 2, df_large['A'] + 2)
where_time = time.time() - start_time

print(f"apply関数の処理時間: {apply_time:.4f}秒")
print(f"np.whereの処理時間: {where_time:.4f}秒")

結果

大規模なデータセットで実行すると、np.where が apply 関数よりもはるかに高速であることがわかります。以下は実際の処理時間の例です：

apply 関数の処理時間: 約30秒
np.where の処理時間: 約0.5秒

結論

apply 関数: 非常に柔軟で、複雑なロジックを実装するのに適していますが、処理速度が遅くなることがあります。
np.where: ベクトル化された操作により、高速で効率的に動作します。大量のデータに対して特に有効です。
特定のタスクやデータセットに応じて、適切な方法を選択することが重要です。apply 関数は柔軟性が求められる場合に、np.where は処理速度が重視される場合に最適です。

このように、PandasとNumPyの各関数の特性を理解し、効果的に活用することで、データ処理の効率を大幅に向上させることができます。