大量の文字列の正則はどの家が速いです

pdを使用する.Series.strの高速化
本文はpdを比較した.Series.applyとpd.Series.strの大量の文字列の正則上の効率は、実験は以下の通りである.

import numpy as np
import string

#     1-100      
def random_str():
    return ''.join(np.random.choice(list(string.ascii_letters) + list(string.digits), size=np.random.randint(1, 100), replace=True))

print(random_str())

ao3iemnPTYirQW5HYutAj

#          
str_ls = [random_str() for i in range(int(1e7))]
len(str_ls)

10000000

#      DataFrame 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(str_ls, columns=['string'])

#        
import re
str_regex = re.compile('(IOU)')

#          
import time

start = time.time()
df['apply_res'] = df['string'].apply(lambda x: re.match(str_regex, x))
end = time.time()

print('apply use time:')
print(end - start)

start = time.time()
df['pandas_res'] = df['string'].str.match(str_regex)
end = time.time()

print('pandas str regex use time:')
print(end - start)

apply use time:
10.389425277709961
pandas str regex use time:
4.18695330619812

pd.Series.strは1倍以上速くなりました
完了