在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！ 数据准备 在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。这将为我们提供一个基准，以了解我们的新优化对我们有多大帮助。 ?...我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上，循环运行5次平均需要0.01345秒。...更准确地说，.iterrows() 为DataFrame中的每一行生成(index, Series)的对（元组）。...apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。在传递函数的这种情况下，lambda通常可以方便地将所有内容打包在一起。
for 循环遍历每一行/列 使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...(): print(index, row) 输出结果如下： 0 A 1 B 3 1 A 2 B 4 dtype: int64 其中，index是每一行数据的索引，...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...这些方法能够更快速、高效地操作 DataFrame。
.itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。....iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...运行时间比Pythonic的for循环快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！ 四、还能更快？ 太刺激了，我们继续加速。
Iterrows()为每一行返回一个 Series，因此它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历目标列。...这使得它比标准循环更快： 该代码运行时间为87毫秒，比标准循环快321倍。 但是，我们建议不要使用它，因为有更快的选择，而且iterrows()不能保留行之间的 dtype。...如果它可以在Cython中执行，那么apply要快得多。 我们可以在Lambda函数中使用apply。...所要做的就是指定轴，使用axis=1，因为我们希望执行按列操作： 这段代码甚至比以前的方法更快，时间为27毫秒。...2、否则，vectorization总是更好的，因为它更快！
Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...iterrows()为每一行返回一个Series，它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历感兴趣的列。...代码运行时间为68毫秒，比标准循环快321倍。但是，许多人建议不要使用它，因为仍然有更快的选项，而且iterrows()不能跨行保存dtype。...如果可以在 Cython 空间中执行，那么apply要快得多，这里的示例就是这种情况。 大家可以在Lambda函数中使用apply。所要做的就是指定这个轴。...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。
对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...也就是说，需要类似如下的功能： for row in df.rows: print row['c1'], row['c2'] Pandas 可以这样做吗？...print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2") itertuples()应该比iterrows()快 但请注意，根据文档(目前 Pandas 0.19.1)：...iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西...docs: DataFrame.apply() def valuation_formula(x, y): return x * y * 0.5 df['price'] = df.apply(lambda
实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。....itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。....iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...虽然Pandas系列是一种灵活的数据结构，但将每一行构建到一个系列中然后访问它可能会很昂贵。 5.
对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...也就是说，需要类似如下的功能： for row in df.rows: print row['c1'], row['c2'] Pandas 可以这样做吗？...'): print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2") itertuples()应该比iterrows()快 但请注意，根据文档(目前 Pandas...0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)* iterrows...改用DataFrame.apply()： new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符
在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...通过向量化，你可以在一行代码中实现这一点: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
pip install pandas 在Python代码中使用pandas首先需要导入，： import pandas as pd 创建一个示例数据： # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df.../一列数据的负数出现的次数 # 获取到每一行的复数个数 # 要获取列的话，将axis改成0即可 num_list = (df < 0).astype(int).sum(axis=1) num_list...统计落在各区间内元素个数 # 按指定区间个数bin，元素起始值分割区间，统计表格中落在各区间内元素个数 df['b'].value_counts(bins=3) normalize参数，计算各元素出现次数占比...x:x+1) 其他更高级应用，可以查看之前分享的文章Pandas数据分析，你不能不知道的技能 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw...用的比较多的操作呀～互相学习，才能一起进步，更快的进步。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：请列出每一列的缺失值、缺失百分比。...：因此，col 参数为每一列(Series) 现在，很容易整理成表格： na_count = df.apply( lambda col: col.isna().sum(), axis=...) res 行6：常规操作，不存在的列名赋值，表示新增列 推荐阅读： Python干货，不用再死记硬背pandas关于轴的概念？
3种方法： apply()：逐行或逐列应用该函数 agg()和transform()：聚合和转换 applymap()：逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...'> apply()的返回结果与所用的函数是相关的： 返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数，就是每一行或每一列返回一个值； 返回大小相同的DataFrame：如下面自定的lambda函数...，将返回于原始DataFrame大小不同的DataFrame，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean
在 DataFrame 中应用 apply 函数很常见，你使用的多吗？...axis ：{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。...1 or columns : 在每一行上应用函数。 raw : bool, default False 确定行或列以Series还是ndarray对象传递。...False : 将每一行或每一列作为一个Series传递给函数。 True : 传递的函数将接收ndarray 对象。如果你只是应用一个 NumPy 还原函数，这将获得更好的性能。...应用示例 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A',
，也可以忽略标签，在Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...Pandas 的很多底层算法都用 Cython 优化过。然而，为了保持通用性，必然要牺牲一些性能，如果专注某一功能，完全可以开发出比 Pandas 更快的专用工具。...Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态系统的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。...:\n",df.mean()) print("数据每一行均值:\n",df.mean(1)) print("apply函数:\n",df.apply(lambda x:x.max()-...: A 4.0 B 5.0 dtype: float64 数据每一行均值: 3 1.5 4 3.5 5 5.5 6 7.5 dtype: float64 apply函数
我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。 或者使用如下方法： 接下来，我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。...这对于在Dataframe中创建新列非常有用。 比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！...因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！ Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...上期文章：pandas每天一题-题目16：条件赋值的多种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： import pandas as pd import numpy as np df =...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...因此我们把新值赋值回去： df['choice_description'] = df['choice_description'].fillna('无') df ---- 除此之外，还可以使用空值上一行或下一行的值来填充
但真是如此吗？作为非专业人员，真能用 Python 来协助我们工作吗？ 嘿嘿，只是看上去很美！...当然还可以借助第三方程序，但这些第三方程序本身的安装又是个问题，启动起来又有一堆工程环境配置让人不知所措（人家设计出来是做大型应用的）。...我们通过例子来看一下，比如这样的表格： 除第一行外的每行数据称为一条记录，对应了一件事、一个人、一张订单……，第一行是标题，说明记录由哪些属性构成，这些记录都有相同的属性，整个表就是这样一些记录的集合...count 作用在矩阵上，就会对每一列计数，有点意想不到吧。...的那句，能看明白吗？
': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) # 定义一个 lambda 函数来计算两列之和 add_columns = lambda...x: x['column1'] + x['column2'] # 应用 lambda 函数到 DataFrame 的新列 'sum_column' 中 df['sum_columns']...Overall Score'列中，然后使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行 # 编写函数将学生成绩相加 def calculate_overall_score(row):...DataFrame的每一行 df.apply(calculate_overall_score, axis=1) 5....，并根据某些条件修改该行的值 将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“； 在Seris中使用apply方法 def my_function(row): if row['age'] >
取一列/取一行 df['col1'], df[:1]type(df), type(df['col1']), type(df[:1] 3....df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head() # 先是遍历所有列，然后遍历每列的所有的值，添加！...df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() 排序 1....它与df.mean()的结果一样吗？第一问提到的函数也有axis参数吗？怎么使用？...['Name'].value_counts() 练习2： 现有一份关于科比的投篮数据集，请解决如下问题： （a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？
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