Question

无法找到任何关于这个是python ... 我一直在研究一些机器学习项目的三个不同的数据集，并且在不同的数据框上以相同的方式输入相同的命令，这是一项艰巨的任务......它从这开始：< / p>

aviva =  pd.read_csv('data/LON_AV_.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date', date_parser=dateparse )
admiral= pd.read_csv('data/LON_ADM.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date', date_parser=dateparse )
three =  pd.read_csv('data/LON_III.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date', date_parser=dateparse )

在中间有许多命令应用于每个数据帧是相同的

以此结束：

three.to_csv('three_x.csv')
three_label.to_csv('three_y.csv')

admiral.to_csv('admiral_x.csv')
admiral_label.to_csv('admiral_y.csv')

aviva.to_csv('aviva_x.csv')
aviva_label.to_csv('aviva_y.csv')

我向你们提出的问题是，你们有什么方法可以加快这个过程，这样我就不必一直重复这样的代码了吗？谢谢你们，祝你们度过愉快的一天

Answer 1

而不是三个数据框架，aviva，admiral，three，使用一个dict，其中包含映射到DataFrames的相同名称的键：

dfs = dict()
for filename, name in [('LON_AV_.csv', 'aviva'), 
                       ('LON_ADM.csv', 'admiral'), 
                       ('LON_III.csv', 'three')]:
    dfs[name] = pd.read_csv('data/{}'.format(filename), parse_dates=['Date'], 
                            index_col='Date', date_parser=dateparse)

    ...

    dfs[name].to_csv('{}_x.csv'.format(name))
    label[name].to_csv('{}_y.csv'.format(name))

Answer 2

我会这样做：

in_csv_template = 'data/LON_{}.csv'
out_csv_template = 'out/{}_x.csv'
out_label_template = 'out/{}_y.csv'

cfg = {
    'aviva': 'AV_',
    'admiral': 'ADM',
    'three': 'III',
}

def process(fi_csv, fo_csv, fo_label, **kwargs):
    df = pd.read_csv(fi_csv, **kwargs)

    ...

    df.to_csv(fo_csv)
    df_label.to_csv(fo_label)


for k,v in cfg.items():
    process(in_csv_template.format(v),
            out_csv_template.format(k),
            out_label_template.format(k),
            parse_dates=['Date'],
            index_col='Date',
            date_parser=dateparse)

将相同的操作应用于不同的数据帧

2 个答案: