DSM的建议似乎是您无需进行一些手动微优化就能获得的最佳效果:
%timeit -n 100 df.col1.str.len().max()
100 loops, best of 3: 11.7 ms per loop
%timeit -n 100 df.col1.map(lambda x: len(x)).max()
100 loops, best of 3: 16.4 ms per loop
%timeit -n 100 df.col1.map(len).max()
100 loops, best of 3: 10.1 ms per loop
请注意,显式使用该str.len()
方法似乎并没有多大改进。如果您不熟悉IPython(这是非常方便的%timeit
语法所来自的地方),我绝对建议您尝试一下,以快速测试此类内容。
添加了屏幕截图: