728x90 DataOptimization1 [PYTHON] Pandas apply 함수 성능 문제 해결과 Vectorized Operation 전환을 위한 7가지 전략 데이터 사이언스와 분석 업무에서 Pandas는 대체 불가능한 도구입니다. 하지만 데이터의 규모가 커질수록 많은 개발자가 apply() 함수의 늪에 빠지곤 합니다. apply()는 유연하고 사용하기 편리하지만, 내부적으로는 파이썬의 루프를 그대로 사용하기 때문에 대용량 데이터 처리 시 치명적인 성능 저하를 유발합니다. 본 포스팅에서는 apply() 함수가 왜 느린지 그 구조적 원인을 분석하고, 이를 Vectorized Operation(벡터화 연산)으로 전환하여 성능을 최대 수백 배까지 끌어올리는 구체적인 방법 7가지를 실무 예제와 함께 살펴봅니다.1. 왜 Pandas의 apply()는 느린가?Pandas의 apply()는 본질적으로 "Python-level Loop"입니다. Pandas는 내부적으로 C로.. 2026. 4. 26. 이전 1 다음 728x90
