什么是 progress_apply？

在處理數(shù)據(jù)時(shí)，大家是否會遇到過需要對一組數(shù)據(jù)應(yīng)用某個(gè)操作的情況？這時(shí)候，progress_apply 是一個(gè)非常實(shí)用的工具。簡單來說，progress_apply 是一個(gè)擴(kuò)展了 apply 方法的功能，它提供了進(jìn)度條的顯示，讓我們在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候能夠?qū)崟r(shí)觀察進(jìn)度。這對于大型數(shù)據(jù)集而言尤其重要，因?yàn)槲覀兛傁Ｍ苤捞幚淼倪M(jìn)度，避免對未完成的任務(wù)感到焦慮。

progress_apply 通常與 Pandas 庫結(jié)合使用，利用它，我們能夠在 DataFrame 上應(yīng)用自定義的函數(shù)。所謂的“進(jìn)度”指的就是你在數(shù)據(jù)處理過程中已完成的部分與總進(jìn)度之間的比例。這樣，我們可以清晰地看到處理的效率和耗時(shí)，從而合理安排后續(xù)的工作。對于那些需要長時(shí)間執(zhí)行操作的任務(wù)，像特征工程或者復(fù)雜數(shù)據(jù)變換時(shí)，進(jìn)度條的存在會給人一種安心感，顯得尤為重要。

許多人在數(shù)據(jù)處理中習(xí)慣使用 apply 方法，但在面對大量數(shù)據(jù)時(shí)，常常不知道自己已經(jīng)處理到哪個(gè)階段。與傳統(tǒng)的 apply 方法不同，progress_apply 可以提供實(shí)時(shí)的進(jìn)度反饋，避免了因?yàn)椴恢肋M(jìn)度而產(chǎn)生的焦慮。當(dāng)我在處理數(shù)據(jù)集時(shí)，經(jīng)常會使用 progress_apply，不僅提高了效率，也讓我在執(zhí)行操作期間保持良好的心態(tài)。它不但簡單易用，還是一個(gè)非常有效的工具，值得在數(shù)據(jù)處理時(shí)優(yōu)先考慮。

如何使用 progress_apply 打印進(jìn)度信息？

在使用 progress_apply 時(shí)，首先需要知道怎么基本使用它。在 Pandas 的 DataFrame 上應(yīng)用 progress_apply 簡單直觀。假設(shè)我有一個(gè)大型的 DataFrame，里面存放了大量的數(shù)據(jù)，運(yùn)用 progress_apply 能夠讓我在執(zhí)行某些操作時(shí)獲得實(shí)時(shí)的進(jìn)度反饋。例如，想對每一行進(jìn)行計(jì)算或轉(zhuǎn)換，只需要像調(diào)用常規(guī)的 apply 一樣，替換為 progress_apply，進(jìn)度條就會自動(dòng)生成，顯示當(dāng)前的進(jìn)度。

我通常會使用 tqdm 這個(gè)庫來搭配 Pandas，這樣在調(diào)用 progress_apply 時(shí)，可以輕松地看到一個(gè)漂亮的進(jìn)度條，并且即便數(shù)據(jù)量龐大，也不會影響執(zhí)行效率。除了基本的操作，progress_apply 還能進(jìn)行自定義設(shè)置。我可以調(diào)整進(jìn)度條的描述信息，甚至設(shè)置最小和最大值，這讓整個(gè)過程更加靈活。

在進(jìn)度信息的打印上，我也有一些小技巧。例如，可以設(shè)置打印的頻率和格式。默認(rèn)情況下，進(jìn)度條會每處理幾行數(shù)據(jù)就更新一次，但我可以根據(jù)需要調(diào)整這個(gè)頻率，讓每次更新都不那么頻繁，同時(shí)保留了實(shí)時(shí)反饋的功能。這種靈活性在處理特別大的數(shù)據(jù)集時(shí)非常有用，也避免了因?yàn)檫M(jìn)度條更新太快而讓我感到視覺疲勞。通過合適的格式化輸出，進(jìn)度條的每一次更新都顯得清晰明了，極大便利了我的數(shù)據(jù)分析。

最后，我還會嘗試一些進(jìn)階的使用案例。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，progress_apply 的價(jià)值愈加顯著。自定義函數(shù)在進(jìn)度條中的應(yīng)用可以讓我在執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算時(shí)，隨時(shí)查看當(dāng)前的處理狀態(tài)。這樣的實(shí)時(shí)反饋，不僅提高了我的工作效率，也讓我更加專注于數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量，這確實(shí)是一種良好的體驗(yàn)。