%%timeimportswifter df['new'] = df.swifter.apply(lambdax: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1)# Dask Apply: 100%# 16/16 [00:09<00:00, 1.47it/s]# Wall time: 12.4 s 三、向量化 使用Pandas和Numpy最快方法是将函数向量化。 避免:for循环、列表处理、a...
import swifter df['new'] = df.swifter.apply(lambda x: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1) # Dask Apply: 100% # 16/16 [00:09<00:00, 1.47it/s] # Wall time: 12.4 s 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 三、向量化 使用Pandas和Numpy最快方法是将...
使用np.sqrt函数对dataframe数据求解平方根,当不对axis赋值时,默认为0,也就是列方向;apply函数会将func用到所有的数中去 df=pd.DataFrame([[4,9],]*3,columns=['A','B']print(df)AB049149249print(df.apply(np.sqrt))AB02.03.012.03.022.03.0 3.2 使用reduce类型函数 该类型的函数,应用完成之后,会返回...
Function `apply_tariff_iterrows` ran in average of 0.713 seconds.这样的语法更明确,并且行值引用中的混乱更少,因此它更具可读性。时间成本方面:快了近5倍!但是,还有更多的改进空间,理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。 二、pandas的apply方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。pan...
也是基础系列的最后一篇，接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。
Pandas的 .apply()方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。在此示例中,lambda函数将帮助你将两列数据传递给apply_tariff(): >>>@timeit(repeat=3, number=100)...defapply_tariff_withapply(df):...df...
Pandas的.apply()方法 使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。在此示例中,lambda函数将帮助你将两列数据传递给apply_tariff(): .apply的语法优点很明显,行数少,代码可读性高。在这种情况下,所花费的时间大约是.iterrows...
用apply处理pandas比用for循环,快了无数倍,测试如下: 我们有一个pandas加载的dataframe如下,features是0和1特征的组合,可惜都是str形式(字符串形式),我们要将其转换成一个装有整型int 0和1的list (1)用for循坏(耗时约3小时) 1fromtqdmimporttqdm #计时器函数2foriintqdm(range(df.shape[0])):3df['feature...
df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0) Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名函数,从而对dataframe的每一行都进行循环处理。在测试例子中,apply的速度为0.027s,比下标循环快了811倍。 方法4:Pandas内置向量化函数(速度等级: ) ...
DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,用于处理和分析结构化数据。Python的apply函数可以对DataFrame中的每一行或每一列应用一个自定义函数,但由于Python的解释执行特性,apply函数在处理大规模数据时可能效率较低。为了加速apply函数的执行,可以采用以下方法: