python-在此示例中,避免使用迭代的好方法是什么？

内容导读

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内容图文

我讨论了previously的性能问题,并获得了良好的总体答复.这个问题是一个特殊的情况,在此情况下,我希望您能帮助您更好地应用某些东西,因为它的进度很慢.

我相信这个问题对于任何想以行迭代方式思考的新python / pandas程序员都是有用的.

我使用“ map”或“ apply”看到的示例通常显示一个似乎很直观的数据表.但是,我正在两个表之间工作,它们很大(T1是250万行,T2是96000行).

这是一个简单的示例(在我的会话中有效)：

import pandas as pd
import numpy as np

# Create the original tables
t1 = {'letter':['a','b'],
      'number1':[50,-10]}

t2 = {'letter':['a','a','b','b'],
      'number2':[0.2,0.5,0.1,0.4]}

table1 = pd.DataFrame(t1)
table2 = pd.DataFrame(t2)

# Create the body of the new table
table3 = pd.DataFrame(np.nan, columns=['letter','number2'], index=[0])

# Iterate through filtering relevant data, optimizing, returning info
for row_index, row in table1.iterrows():   
    t2info = table2[table2.letter == row['letter']].reset_index()
    table3.ix[row_index,] = optimize(t2info,row['number1'])

# Define optimization
def optimize(t2info, t1info):
    calculation = []
    for index, r in t2info.iterrows():
        calculation.append(r['number2']*t1info)
    maxrow = calculation.index(max(calculation))
    return t2info.ix[maxrow]

print table3

输出为：

  letter number2
0      a     0.5
1      b     0.1

[2 rows x 2 columns]

大概的概念：

>生产表3是目标-它具有与表1相同的尺寸
>给定表1的相应输入,在表3中填充表2中的“最优”行.
>表2中要使用的数据是基于表1中“字母”的子集

(显然,这种情况并不小,因为它很小,但是在处理数百万行时确实如此.请记住,在实际示例中,两个表中都有更多列.)

解决方法:

在我看来,最简单的方法是先合并成字母,然后再分组.

import pandas as pd
import numpy as np

# Create the original tables
t1 = {'letter':['a','b'],
      'number1':[50,-10]}

t2 = {'letter':['a','a','b','b'],
      'number2':[0.2,0.5,0.1,0.4]}

table1 = pd.DataFrame(t1)
table2 = pd.DataFrame(t2)

table3 = table1.merge(table2,on='letter')

grouped = table3.groupby('letter')

def get_optimization(df):
    product_column = df.number1 * df.number2
    idx_of_prod_col_max = product_columns.idxmax()
    return_val = df.ix[idx_of_prod_col_max]['number2']
    return return_val

table3 = grouped.apply(get_optimization)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-在此示例中,避免使用迭代的好方法是什么？全部内容，希望文章能够帮你解决python-在此示例中,避免使用迭代的好方法是什么？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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