Question

如果该列中的值等于字符串，我试图将一列替换为另一列。这个字符串的值是“wo”。如果在y列中显示，则替换为x列。目前我使用以下代码：

SELECT 
      p_id,
      r_date,
      
      SUM(CASE WHEN p_type='h' AND post_p='c' THEN 1 ELSE 0 END) as test1
      
      FROM (
      
      SELECT 152234223 AS p_id,
      date AS r_date,
      sequence as p_type,
      
      LEAD(p_type, 1) OVER 
      (PARTITION BY u_id ORDER BY visit_id) AS post_p
      
      FROM   (Table_date_range([152234223.ses_],Timestamp('25022016'),Timestamp('29022016'))) 
 
      GROUP BY 1,2

这种情况持续很长时间（数百万次观察，相当于几天的计算）。

是否有更有效的替换方法？

以防万一，数据如下：

df.y.replace("wo",df.x)

它必须看起来像：

 y    x    other variables
 1    mo    something
 2    2     something
 3    3     something
 wo   >5    something
 4    4     something
 wo   7     something

Answer 1

试试这个：

df.loc[(df.y == 'wo'), 'y'] = df.x

它将首先仅过滤那些df.y == 'wo'的行，并将x列的值分配给'y'列

时间报告：

In [304]: %timeit df.y.replace("wo",df.x)
100 loops, best of 3: 13.9 ms per loop

In [305]: %timeit df.loc[(df.y == 'wo'), 'y'] = df.x
100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

In [306]: %timeit df.ix[(df.y == 'wo'), 'y'] = df.x
100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

更新：从Pandas 0.20.1 the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers开始。

Answer 2

首先，应该通知Pandas该字符串值＆＃34; wo＆＃34;代表IEEE双NaN（又名numpy nan等）。例如，请参阅na_values方法here的read_csv参数。这将允许整个列存储为double，这将提高效率。然后使用类似this的内容将NaN值替换为另一列中的值。

有效地在其他列中按值替换值

2 个答案: