问从iterrows()到更快的“嵌套Pythonish循环”
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Stack Overflow用户

提问于 2019-09-04 08:16:31

回答 2查看 160关注 0票数 0

我正在尝试将一段代码从iterrows()演变为更快的代码，因为我有一个嵌套循环，复杂性太大了。

我发现apply和向量化更好，但不知道如何在嵌套循环中工作。

这就是我现在要做的。

clean = df.drop_duplicates(subset = "DESCRIPTION", keep = "first")
clean = clean.drop_duplicates(subset = "IMAGES", keep = "first")

##methode naive et un poil onereuse (n^2) pour ajouter les donnees extraites     
for index, crow in tqdm(clean.iterrows()):
for drow in df.iterrows():
    if crow["DESCRIPTION"] == drow[1]["DESCRIPTION"] or (crow["IMAGES"] == drow[1]["IMAGES"] and crow["IMAGES"] != []):
        if crow["CRAWL_SOURCE"] != drow[1]["CRAWL_SOURCE"] and crow["CRAWL_SOURCE"] not in drow[1]["CRAWL_SOURCE"]:
            clean.loc[index, "CRAWL_SOURCE"] = crow["CRAWL_SOURCE"] + " " + drow[1]["CRAWL_SOURCE"]

我正在删除重复项，并将干净的数据集保存在" clean“变量中。因为我仍然需要从副本中保留一些数据，所以我运行了一个嵌套循环，以从未更改的原始df中取回所需的数据。

我是Python的新手，所以我这样做可能是错误的，但我想向量化这个嵌套循环。

绿色是DESCRIPTION字段，它创建重复项。数据集"clean“没有重复，它来自数据集"df”。数据集"df“包含doubles以及它们拥有的附加数据。

最后，我希望“干净”的数据集包含可以在"df“的"CRAWL_SOURCE”列中找到的附加信息，如下所示：

第一行没有重复，所以它只有1个黄色的值。第二行有一个副本，所以我添加了信息。

python

pandas

vectorization

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-09-04 08:55:20

如果数据帧“干净”源自数据帧"df“，那么您只需删除副本并拥有所有信息。

df_clean = df.drop_duplicates(subset = ["columnX", "columnY"], keep = "first").drop_duplicates(subset = "DESCRIPTION", keep = "first")

如果不是这样，您可以简单地加入或合并您想要添加回来的信息，如下所示：

df_result = df_clean.reset_index().merge(df, on=["DESCRIPTION","CRAWL_SOURCE"], how="left").set_index("index")

请注意，"on=[]“参数需要您想要匹配的列表。

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-09-04 09:21:37

根据我从您的代码中所理解的，您希望每个IMAGE都有一行，其中所有CRAWL_SOURCE都与此IMAGE的一个实例中出现的IMAGE或DESCRIPTION匹配，即使它是另一个IMAGE。如果我弄错了，发表评论，我会删除这篇文章，但这是我想出来的(我知道它很混乱，也许有人会找到一种“更干净”的方法)：

import itertools
df1 = df.groupby(['IMAGES']).agg(lambda x: list(x))['CRAWL_SOURCE'].reset_index()
df2 = df.groupby(['DESCRIPTION']).agg(lambda x: list(x))  
['CRAWL_SOURCE'].reset_index()
clean = df.merge(df1.rename({'CRAWL_SOURCE': 'CSI'}, axis=1), how='left').merge(df2.rename({'CRAWL_SOURCE': 'CSD'}, axis=1), how='left')
clean['CRAWL_SOURCE'] = clean['CSI'] + clean['CSD']
clean = clean.groupby(['IMAGES'])\
.agg(lambda x: ' '.join(list(set(list(itertools.chain.from_iterable(x)))))) 
['CRAWL_SOURCE'].reset_index()