Python – 熊猫慢.想要在DataFrame中首次出现
内容导读
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内容图文
我有一个人的数据框架.此DataFrame中的一列是place_id.我还有一个地方的DataFrame,其中一列是place_id,另一列是天气.对于每个人,我都在努力寻找相应的天气.重要的是,许多人拥有相同的place_ids.
目前,我的设置如下：
def place_id_to_weather(pid):
return place_df[place_df['place_id'] == pid]['weather'].item()
person_df['weather'] = person_df['place_id'].map(place_id_to_weather)`
但这是无法缓慢的.我想加快速度.我怀疑我可以达到这样的加速：
而不是返回place_df […].item(),它为整个列搜索place_id == pid并返回一个系列,然后抓住该系列中的第一个项目,我真的只想缩减搜索在第一场比赛后的place_df中找到place_df [‘place_id’] == pid.在那之后,我不需要再搜索了.如何将搜索限制为仅首次出现？
我可以使用其他方法来实现加速吗？某种连接类型的方法？
解决方法:
我认为drop_duplicates需要drop_duplicates,如果两个DataFrame中只有常见的列place_id和weather,你可以省略参数on(它取决于数据,可能on =’place_id’是必要的)：
df1 = place_df.drop_duplicates(['place_id'])
print (df1)
print (pd.merge(person_df, df1))
样本数据：
person_df = pd.DataFrame({'place_id':['s','d','f','s','d','f'],
'A':[4,5,6,7,8,9]})
print (person_df)
A place_id
0 4 s
1 5 d
2 6 f
3 7 s
4 8 d
5 9 f
place_df = pd.DataFrame({'place_id':['s','d','f', 's','d','f'],
'weather':['y','e','r', 'h','u','i']})
print (place_df)
place_id weather
0 s y
1 d e
2 f r
3 s h
4 d u
5 f i
def place_id_to_weather(pid):
#for first occurence add iloc[0]
return place_df[place_df['place_id'] == pid]['weather'].iloc[0]
person_df['weather'] = person_df['place_id'].map(place_id_to_weather)
print (person_df)
A place_id weather
0 4 s y
1 5 d e
2 6 f r
3 7 s y
4 8 d e
5 9 f r
#keep='first' is by default, so can be omit
print (place_df.drop_duplicates(['place_id']))
place_id weather
0 s y
1 d e
2 f r
print (pd.merge(person_df, place_df.drop_duplicates(['place_id'])))
A place_id weather
0 4 s y
1 7 s y
2 5 d e
3 8 d e
4 6 f r
5 9 f r
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python – 熊猫慢.想要在DataFrame中首次出现全部内容，希望文章能够帮你解决Python – 熊猫慢.想要在DataFrame中首次出现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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