Pandas의 벡터 연산

최근에 회사에서 ETL 작업을 수행하면서, DB에 있는 테이블을 불러와 변환 작업을 한 뒤 새로운 테이블에 적재하는 일을 진행했다.변환 작업은 Pandas를 사용했고, 이 과정에서 성능 향상을 고민하면서 알게된 벡터 연산에 대해 정리하려고 한다. 데이터프레임을 다룰 때 여러 가지 방법이 존재한다.`for문`, `iterrows()` 메서드, `apply()` 메서드와 같이 레코드를 하나씩 다루는 방법과 벡터와 같이 모든 레코드를 한 번에 다루는 방법이 있다.당연하게도 처리 속도 측면에서 벡터 연산이 우월하며, `for문`, `iterrows()`, `apply()` 중에서는 `apply()`가 가장 빠르다. 레코드를 하나씩 다루는 방법을 스칼라라고 하는데, 다음과 같은 특징을 가지고 있다.`for문` :..