范围(列表)为虚拟列
范围(列表)为虚拟列
提问于 2018-11-23 11:13:08
我有两个列的开始和结束范围。我想为这个列之间的范围制作虚拟列。我可以用应用的方法制作它，但是它很慢。我不需要申请就能成功(因为我有2-5米行)。
整个DataFrame：
start end
0 36 36
1 31 31
2 29 29
3 10 10
4 35 35
5 42 44
6 24 26我想看到的是：
start end 8 9 10 24 25 26 29 31 35 36 42 43 44
0 36 36 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN
1 31 31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2 29 29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 10 10 NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 35 35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
5 42 44 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0
6 24 26 NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 25 25 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 35 35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
9 8 10 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN现在我使用以下代码：
import itertools
def zip_with_scalar(l, o):
return dict(zip(l, itertools.repeat(o)))
df.merge(df.apply(lambda s: pd.Series(zip_with_scalar(range(s['start'], s['end']+1), 1)), axis = 1), left_index=True, right_index=True)回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-11-23 11:32:45
将列表理解与DataFrame构造函数一起使用：
a = [dict.fromkeys(range(x, y), 1) for x, y in zip(df['start'], df['end']+1)]
df = df.join(pd.DataFrame(a, index=df.index))
print (df)
start end 10 24 25 26 29 31 35 36 42 43 44
0 36 36 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN
1 31 31 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2 29 29 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 10 10 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 35 35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
5 42 44 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0
6 24 26 NaN 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN性能
#[70000 rows x 2 columns]
df = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)
def a(df):
a = [dict.fromkeys(range(x, y), 1) for x, y in zip(df['start'], df['end']+1)]
return df.join(pd.DataFrame(a, index=df.index))
import itertools
def zip_with_scalar(l, o):
return dict(zip(l, itertools.repeat(o)))
def b(df):
return df.merge(df.apply(lambda s: pd.Series(zip_with_scalar(range(s['start'], s['end']+1), 1)), axis = 1), left_index=True, right_index=True)
In [176]: %timeit a(df.copy())
202 ms ± 6.05 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
In [177]: %timeit b(df.copy())
38.9 s ± 1.19 s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53445635
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
