python – 有效地将列中的值替换为另一列Pandas DataFrame

内容导读

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内容图文

我有一个像下面这样的Pandas DataFrame：

   col1 col2 col3
1   0.2  0.3  0.3
2   0.2  0.3  0.3
3     0  0.4  0.4
4     0    0  0.3
5     0    0    0
6   0.1  0.4  0.4

我想要将col1值替换为第二列(col2)中的值,仅当col1值等于0时,并且(对于剩余的零值)之后,再次使用第三列(col3)进行替换.期望的结果是下一个：

   col1 col2 col3
1   0.2  0.3  0.3
2   0.2  0.3  0.3
3   0.4  0.4  0.4
4   0.3    0  0.3
5     0    0    0
6   0.1  0.4  0.4

我使用pd.replace函数做到了,但它似乎太慢了……我认为必须是一种更快的方法来实现它.

df.col1.replace(0,df.col2,inplace=True)
df.col1.replace(0,df.col3,inplace=True)

有更快的方法吗？使用其他函数而不是pd.replace函数？

解决方法:

使用np.where更快.使用与替换时使用的类似模式：

df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col2'], df['col1'])
df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col3'], df['col1'])

但是,使用嵌套的np.where稍微快一些：

df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, 
                      np.where(df['col2'] == 0, df['col3'], df['col2']),
                      df['col1'])

计时

使用以下设置生成更大的示例DataFrame和计时功能：

df = pd.concat([df]*10**4, ignore_index=True)

def root_nested(df):
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, np.where(df['col2'] == 0, df['col3'], df['col2']), df['col1'])
    return df

def root_split(df):
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col2'], df['col1'])
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col3'], df['col1'])
    return df

def pir2(df):
    df['col1'] = df.where(df.ne(0), np.nan).bfill(axis=1).col1.fillna(0)
    return df

def pir2_2(df):
    slc = (df.values != 0).argmax(axis=1)
    return df.values[np.arange(slc.shape[0]), slc]

def andrew(df):
    df.col1[df.col1 == 0] = df.col2
    df.col1[df.col1 == 0] = df.col3
    return df

def pablo(df):
    df['col1'] = df['col1'].replace(0,df['col2'])
    df['col1'] = df['col1'].replace(0,df['col3'])
    return df

我得到以下时间：

%timeit root_nested(df.copy())
100 loops, best of 3: 2.25 ms per loop

%timeit root_split(df.copy())
100 loops, best of 3: 2.62 ms per loop

%timeit pir2(df.copy())
100 loops, best of 3: 6.25 ms per loop

%timeit pir2_2(df.copy())
1 loop, best of 3: 2.4 ms per loop

%timeit andrew(df.copy())
100 loops, best of 3: 8.55 ms per loop

我试过计时你的方法,但它已经运行了几分钟而没有完成.作为比较,仅在6行示例上对您的方法进行计时DataFrame(不是上面测试的大得多)花了12.8 ms.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 有效地将列中的值替换为另一列Pandas DataFrame全部内容，希望文章能够帮你解决python – 有效地将列中的值替换为另一列Pandas DataFrame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。

内容备注

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