Question

我有以下dataFrame

mn = pd.DataFrame({'fld1': [2.23, 4.45, 7.87, 9.02, 8.85, 3.32, 5.55],'fld2': [125000, 350000,700000, 800000, 200000, 600000, 500000],'lType': ['typ1','typ2','typ3','typ1','typ3','typ1','typ2'], 'counter': [100,200,300,400,500,600,700]})

映射功能

def getTag(rangeAttribute):
    sliceDef = {'tag1': [1, 4], 'tag2': [4, 6], 'tag3': [6, 9],
                'tag4': [9, 99]}
    for sl in sliceDef.keys():
        bounds = sliceDef[sl]
        if ((float(rangeAttribute) >= float(bounds[0]))
            and (float(rangeAttribute) <= float(bounds[1]))):
            return sl


def getTag1(rangeAttribute):
    sliceDef = {'100-150': [100000, 150000],
                '150-650': [150000, 650000],
                '650-5M': [650000, 5000000]}
    for sl in sliceDef.keys():
        bounds = sliceDef[sl]
        if ((float(rangeAttribute) >= float(bounds[0]))
            and (float(rangeAttribute) <= float(bounds[1]))):
            return sl

我想根据fld1和fld2的标签计算总和。目前，我必须为不同类型的字段编写具有硬编码值的不同函数。 MAP函数只需要1个参数。除了MAP之外还有其他功能吗？也可以将sliceDef作为输入参数。

mn.groupby([mn['fld1'].map(getTag),mn['fld2'].map(getTag1),'lType'] ).sum()

Answer 1

您可以使用pd.cut代替使用地图（感谢帝斯曼和杰夫指出这一点）：

import numpy as np
import pandas as pd

mn = pd.DataFrame(
    {'fld1': [2.23, 4.45, 7.87, 9.02, 8.85, 3.32, 5.55],
     'fld2': [125000, 350000, 700000, 800000, 200000, 600000, 500000],
     'lType': ['typ1', 'typ2', 'typ3', 'typ1', 'typ3', 'typ1', 'typ2'],
     'counter': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]})

result = mn.groupby(
    [pd.cut(mn['fld1'], [1,4,6,9,99], labels=['tag1', 'tag2', 'tag3', 'tag4']),
     pd.cut(mn['fld2'], [100000, 150000, 650000, 5000000],
            labels=['100-150', '150-650', '650-5M']),
     'lType']).sum()

print(result)

产量

                    counter   fld1    fld2
             lType                        
tag1 100-150 typ1       100   2.23  125000
     150-650 typ1       600   3.32  600000
tag2 150-650 typ2       900  10.00  850000
tag3 150-650 typ3       500   8.85  200000
     650-5M  typ3       300   7.87  700000
tag4 650-5M  typ1       400   9.02  800000

这比为系列中的每个值调用getTag或getTag1 一次更快。相反，pd.cut使用np.searchsorted只需一次调用即可返回所有索引（此外，searchsorted使用以C编写的O（log n）二进制搜索用Python编写的O（n）循环。

一个微妙的要点： sliceDef.keys()返回的密钥不保证按任何特定顺序排列。它甚至可以在运行之间改变（至少在Python3中）。您的标准使用完全封闭的间隔：

    if ((float(rangeAttribute) >= float(bounds[0]))
        and (float(rangeAttribute) <= float(bounds[1]))):

因此如果rangeAttribute碰巧落在bounds中的某个值上，则首先测试哪个键可能很重要。

因此，您当前的代码是非确定性的。

pd.cut使用半开间隔，因此每个值将分为一个且只有一个类别，从而避免了问题。

回答一般问题：是的，有办法传递额外的参数 - 使用apply而不是map（感谢Andy Hayden指出这一点）：

import numpy as np
import pandas as pd

def getTag(rangeAttribute, sliceDef):
    for sl in sliceDef.keys():
        bounds = sliceDef[sl]
        if ((float(rangeAttribute) >= float(bounds[0]))
            and (float(rangeAttribute) <= float(bounds[1]))):
            return sl

sliceDef = {'tag1': [1, 4], 'tag2': [4, 6], 'tag3': [6, 9],
            'tag4': [9, 99]}
sliceDef1 = {'100-150': [100000, 150000],
            '150-650': [150000, 650000],
            '650-5M': [650000, 5000000]}

mn = pd.DataFrame(
    {'fld1': [2.23, 4.45, 7.87, 9.02, 8.85, 3.32, 5.55],
     'fld2': [125000, 350000, 700000, 800000, 200000, 600000, 500000],
     'lType': ['typ1', 'typ2', 'typ3', 'typ1', 'typ3', 'typ1', 'typ2'],
     'counter': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]})

result = mn.groupby([mn['fld1'].apply(getTag, args=(sliceDef, ))
                     ,mn['fld2'].apply(getTag, args=(sliceDef1, )),
                     'lType'] ).sum()
print(result)

但是，我不建议使用apply来解决这个问题，因为pd.cut更快，更容易使用，并且避免了dict键问题的非确定性顺序。但是知道apply可以采取额外的位置参数可能会对你有所帮助。

如何在熊猫中传递多个参数来映射函数

1 个答案: