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python - 清理一列字符串并添加新列的更有效方法

coder 2023-08-20 原文

我有一个数据框 df，其中包含列 ['metric_type', 'metric_value']。对于每一行，我想确保我有一个名称等于 'metric_type' 且该列的值等于 'metric_value' 的列。

我的一个问题是 'metric_type' 有我想去掉的虚假空格。

考虑数据框df:

df = pd.DataFrame([
        ['a ', 1],
        [' b', 2],
        [' c ', 3]
    ], columns=['metric_type', 'metric_value'])

print(df)

  metric_type  metric_value
0          a              1
1           b             2
2          c              3

请注意，'metric_type' 的每个值在不同的地方都有空格。

我创建了一个函数来使用 apply 但它需要很长时间。

def assign_metric_vals(row):
    row[row['metric_type'].replace(" ", "")] = row['metric_value']
    return row

当我使用它时，我得到了这个:

       a    b    c metric_type  metric_value
0 1.0000  nan  nan          a              1
1    nan 2.00  nan           b             2
2    nan  nan 3.00          c              3

是否有更好(读作“更快”)的方法来完成同样的任务？

最佳答案

使用 metric_type 设置索引并取消堆叠会更好。

df.set_index(df.metric_type.str.replace(' ', ''), append=True).metric_value.unstack()

示范 

df = pd.DataFrame([
        ['a ', 1],
        [' b', 2],
        [' c ', 3]
    ], columns=['metric_type', 'metric_value'])

print(df)

  metric_type  metric_value
0          a              1
1           b             2
2          c              3

print(df.apply(assign_metric_vals, 1))

       a    b    c metric_type  metric_value
0 1.0000  nan  nan          a              1
1    nan 2.00  nan           b             2
2    nan  nan 3.00          c              3

或我的方式 

idx = df.metric_type.str.replace(' ', '')
d1 = df.set_index(idx, append=True).metric_value.unstack()
print(pd.concat([d1, df], axis=1))

       a    b    c metric_type  metric_value
0 1.0000  nan  nan          a              1
1    nan 2.00  nan           b             2
2    nan  nan 3.00          c              3

时间

使用更大的df
df1 = pd.concat([df] * 30000, ignore_index=True)

%%timeit
idx = df1.metric_type.str.replace(' ', '')
d1 = df1.set_index(idx, append=True).metric_value.unstack()
pd.concat([d1, df1], axis=1)

10 loops, best of 3: 77.3 ms per loop

%%timeit
df1.apply(assign_metric_vals, 1)

1 loop, best of 3: 57.4 s per loop

关于python - 清理一列字符串并添加新列的更有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41269644/

python清理metriccodemetric_typepandasapply

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