熊猫：从行的特定列中选择值

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

给定一个包含多列的DataFrame，我们如何从特定列中逐行选择值来创建新的Series？熊猫：从行的特定列中选择值

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], 
        "B":[10,20,30,40], 
        "C":[100,200,300,400]}) 
columns_to_select = ["B", "A", "A", "C"]

目标： [10, 2, 3, 400]

一个方法，工作原理是利用一个适用的语句。

df["cols"] = columns_to_select 
df.apply(lambda x: x[x.cols], axis=1)

不幸的是，这不是一个矢量化操作，需要很长时间处理大型数据集。任何想法，将不胜感激。

回答：

Pandas approach：

In [22]: df['new'] = df.lookup(df.index, columns_to_select) 
In [23]: df 
Out[23]: 
    A B C new 
0 1 10 100 10 
1 2 20 200 2 
2 3 30 300 3 
3 4 40 400 400

回答：

NumPy的方式

下面是使用advanced indexing一个矢量NumPy的方式 -

# Extract array data 
In [10]: a = df.values 
# Get integer based column IDs 
In [11]: col_idx = np.searchsorted(df.columns, columns_to_select) 
# Use NumPy's advanced indexing to extract relevant elem per row 
In [12]: a[np.arange(len(col_idx)), col_idx] 
Out[12]: array([ 10, 2, 3, 400])

如果df列名不排序，我们需要使用sorter大吵np.searchsorted。该代码提取col_idx，例如通用df是：

# https://stackoverflow.com/a/38489403/ @Divakar 
def column_index(df, query_cols): 
    cols = df.columns.values 
    sidx = np.argsort(cols) 
    return sidx[np.searchsorted(cols,query_cols,sorter=sidx)]

所以，col_idx会像这样获得 -

col_idx = column_index(df, columns_to_select)

进一步优化

剖析它揭示了瓶颈正在处理字符串np.searchsorted，通常NumPy的弱点与字符串没有太大关系。所以，为了克服这个问题，并使用列名为单个字母的特殊情况，我们可以快速将它们转换为数字，然后将它们提供给searchsorted以加快处理速度。

因此，获得基于整数列ID，对于列名的单字母排序的情况的优化版本，将是 -

def column_index_singlechar_sorted(df, query_cols): 
    c0 = np.fromstring(''.join(df.columns), dtype=np.uint8) 
    c1 = np.fromstring(''.join(query_cols), dtype=np.uint8) 
    return np.searchsorted(c0, c1)

这给了我们解决方案的修改版，像这样 -

计时 -

In [149]: # Setup df with 26 uppercase column letters and many rows 
    ...: import string 
    ...: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9,(1000000,26))) 
    ...: s = list(string.uppercase[:df.shape[1]]) 
    ...: df.columns = s 
    ...: idx = np.random.randint(0,df.shape[1],len(df)) 
    ...: columns_to_select = np.take(s, idx).tolist() 
# With df.lookup from @MaxU's soln 
In [150]: %timeit pd.Series(df.lookup(df.index, columns_to_select)) 
10 loops, best of 3: 76.7 ms per loop 
# With proposed one from this soln 
In [151]: %%timeit 
    ...: a = df.values 
    ...: col_idx = column_index_singlechar_sorted(df, columns_to_select) 
    ...: out = pd.Series(a[np.arange(len(col_idx)), col_idx]) 
10 loops, best of 3: 59 ms per loop

鉴于df.lookup解决了一般情况，这可能是一个更好的选择，但其他可能的优化，如这篇文章中所示，也可以很方便！

以上是 熊猫：从行的特定列中选择值 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/267128.html

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