Python 为什么使用内置字符串库连接pandas系列字符串比使用pandas cat方法更快？

我需要为SQL查询连接数千个字符串，因此我的第一反应是在将序列转换为列表后使用本机python

str.join（）

方法。然而，在这样做之后，我意识到在熊猫体内有一种类似于本地的方法来实现这一点，我发现

df.str.cat（）

运行一个快速的

timeit

我发现

str.join（）

做这项工作几乎快了四倍。谁能解释相对较大的时间差异

这里有一个可复制的例子

val_list = pd.Series(pd._testing.rands_array(150, 1392))
%timeit str.join(",", val_list.tolist())
%timeit val_list.str.cat(sep=',')

vs。Python字符串库是用cpython编写的，pandas正在处理成为pandas的开销。vs。Python字符串库是用cpython编写的，pandas正在处理成为pandas的开销。