在DataFrame中添加计算字段

我想在名为result的现有DataFrame中创建一个名为str_bos的列。我有以下专栏 - 'str_nbr', 'ZIP Sales', 'str_Sales', 'ZIP_Distinct #', 'ZIP_Share_of_Str_Sales', 'Counter', 'Str_BOS_Cum%', 'Str_Sales_Rank'。在DataFrame中添加计算字段

这是我想出来的。但是，需要2个小时才能完成。但是，其他操作（如排序，合并等）需要几秒钟的时间。我在这里错过了什么？

def str_bos(row): 
    if row['str_sales_rank'] == 1 or row['str_bos_cum%'] <= 0.1: 
     return 1 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.2: 
     return 2 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.3: 
     return 3 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.4: 
     return 4 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.5: 
     return 5 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.6: 
     return 6 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.7: 
     return 7 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.8: 
     return 8 
    elif row['str_bos_cum%'] <= 0.9: 
     return 9 
    else: 
     return 10 

result['str_bos'] = result.apply(lambda row: str_bos(row), axis=1)

来源

2016-11-26 Sarbadal Pal

原因你的代码是缓慢的是，在每一行的'.apply'方法迭代，而量化的方法做计算的整列立刻。在熊猫中，你需要避免迭代行 - 它几乎保证有可怕的表现。这个博客有一个很好的解释（迭代，应用和向量化部分）：https：//tomaugspurger.github.io/modern-4-performance.html – DataSwede

我会使用cut()方法在这里：

In [21]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10), columns=['A']) 

In [22]: df 
Out[22]: 
      A 
0 0.513425 
1 0.973631 
2 0.549615 
3 0.747600 
4 0.099415 
5 0.737613 
6 0.885567 
7 0.720187 
8 0.446683 
9 0.434688 

In [23]: df['str_bos'] = pd.cut(df.A, bins=np.arange(0, 1.1, 0.1), labels=np.arange(10)+1) 

In [24]: df 
Out[24]: 
      A str_bos 
0 0.513425  6 
1 0.973631  10 
2 0.549615  6 
3 0.747600  8 
4 0.099415  1 
5 0.737613  8 
6 0.885567  9 
7 0.720187  8 
8 0.446683  5 
9 0.434688  5

来源

2016-11-26 13:47:10 MaxU

在DataFrame中添加计算字段

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