优化Python代码的4种要领

让我们行使Twitter情感说明数据来计较每条推文的字数。我们将行使差异的要领，譬喻dataframe iterrows要领，NumPy数组和apply要领。你可以以后处下载数据集(https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-twitter-sentiment-analysis/?utm_source=blog&utm_medium=4-methods-optimize-python-code-data-science)。

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优化要领：apply要领 
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# 导入库 
import pandas as pd  
import numpy as np 
import time 
import math 
data = pd.read_csv('train_E6oV3lV.csv') 
# 打印头部信息 
print(data.head()) 
# 行使dataframe iterows计较字符数 
print('nnUsing Iterrowsnn') 
start_time = time.time() 
data_1 = data.copy() 
n_words = [] 
for i, row in data_1.iterrows(): 
 n_words.append(len(row['tweet'].split())) 
data_1['n_words'] = n_words  
print(data_1[['id','n_words']].head()) 
end_time = time.time() 
print('nTime taken to calculate No. of Words by iterrows :', 
(end_time-start_time),'seconds') 
# 行使Numpy数组计较字符数 
print('nnUsing Numpy Arraysnn') 
start_time = time.time() 
data_2 = data.copy() 
n_words_2 = [] 
for row in data_2.values: 
 n_words_2.append(len(row[2].split())) 
data_2['n_words'] = n_words_2 
print(data_2[['id','n_words']].head()) 
end_time = time.time() 
print('nTime taken to calculate No. of Words by numpy array : ', 
(end_time-start_time),'seconds') 
# 行使apply要领计较字符数 
print('nnUsing Apply Methodnn') 
start_time = time.time() 
data_3 = data.copy() 
data_3['n_words'] = data_3['tweet'].apply(lambda x : len(x.split())) 
print(data_3[['id','n_words']].head()) 
end_time = time.time() 
print('nTime taken to calculate No. of Words by Apply Method : ', 
(end_time-start_time),'seconds') 

（编辑：湖南网）

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