pandas 在 处理小数据量时(<1000)，速度比原生慢好多啊!

都小数据量了，不需要在意速度了吧

毕竟是封装的
复杂统计模型也不能全部都手写吧

上次我测试的时候，发现
n1 = np.arange(cnt, dtype=np.int_)
n2 = list(range(cnt))
n1 + 2
[mem + 2 for mem in n2]
当 cnt 较小的时候，numpy 的广播方式比下面 py 原生循环还慢。之前看文档说，numpy 用的 c 循环，所以比 py 的快。把我整的有点懵。

你这对比的都不是一件事好么

@xiaolinjia
https://gist.github.com/GoodManWEN/dc9372c7a0288837aa4ffd4b0ddc85f8

明显你测试有问题，我测试里长度为 100k 情况下 np 比原生快 200 倍，长度为 1k 下快 55 倍

@LeeReamond 行吧，具体阈值我没测清除，不过 cnt 在 15 以内 py 的列表推导快过 np 广播。

@xiaolinjia 测了一下确实，我的阈值大概长度 25 左右时速度相等。

理论上 np 的主要开销在于 ffi，不同的优化程度 ffi 调用开销在几十到几百纳秒不等。C 语言进行这么短的计算的开销可以认为不存在，cache 不会 miss，大概几个 clock 之内搞定，可能个位数纳秒，或者 1 纳秒。

原生的话，主要在于新建和回收列表的开销，因为这部分已经高度优化了，cache 不 miss 的情况下可能几十纳秒，循环过程的开销也比较高，可能几十纳秒，加在一起得到一个合计的阈值。不过可以看出来 py 追求性能还是颇拉胯的，随着列表长度增长会有明显的开销增长，c 的话可能你长度为 1 和长度为 1000 感受不到什么区别。

目前我用到的 pandas 适合做统计跟可视化等骚操作