Question

我希望在python3中以有效的方式使用replace函数。我的代码是完成任务，但是因为我正在使用大型数据集，因此速度太慢了。因此，无论何时需要权衡，我的优先权都是优于效率。这是我想做的玩具：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]], columns = ['1st', '2nd'])

       1st  2nd
   0    1    2
   1    3    4
   2    5    6


idxDict= dict()
idxDict[1] = 'a'
idxDict[3] = 'b'
idxDict[5] = 'c'

for k,v in idxDict.items():
    df ['1st'] = df ['1st'].replace(k, v)

哪个给出了

正如我所愿，但它需要太长时间。什么是最快的方式？

编辑：这是一个比this问题更集中，更清晰的问题，解决方案类似。

Answer 1

使用map执行查找：

In [46]:
df['1st'] = df['1st'].map(idxDict)
df
Out[46]:
  1st  2nd
0   a    2
1   b    4
2   c    6

为了避免没有有效密钥的情况，您可以通过na_action='ignore'

您也可以使用df['1st'].replace(idxDict)，但要回答有关效率的问题：

<强>定时

In [69]:
%timeit df['1st'].replace(idxDict)
%timeit df['1st'].map(idxDict)

1000 loops, best of 3: 1.57 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.08 ms per loop

In [70]:    
%%timeit
for k,v in idxDict.items():
    df ['1st'] = df ['1st'].replace(k, v)

100 loops, best of 3: 3.25 ms per loop

因此使用map的速度提高了3倍

在更大的数据集上：

In [3]:
df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)
df.shape

Out[3]:
(30000, 2)

In [4]:    
%timeit df['1st'].replace(idxDict)
%timeit df['1st'].map(idxDict)

100 loops, best of 3: 18 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.31 ms per loop

In [5]:    
%%timeit
for k,v in idxDict.items():
    df ['1st'] = df ['1st'].replace(k, v)

100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop

对于30K行df，map快〜4倍，因此比replace或循环

更好

Answer 2

虽然map确实更快，但在版本19.2（replace）中更新details here以提高其速度，从而显着减少差异：

In [1]:
import pandas as pd


df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]], columns = ['1st', '2nd'])
df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)
df.shape

Out [1]:
(30000, 2)

In [2]:
idxDict = {1:'a', 3:"b", 5:"c"}
%timeit df['1st'].replace(idxDict, inplace=True)
%timeit df['1st'].update(df['1st'].map(idxDict))

Out [2]:
100 loops, best of 3: 12.8 ms per loop
100 loops, best of 3: 7.95 ms per loop

此外，我修改了EdChum的地图代码以包含update，虽然速度较慢，但可以防止未包含在不完整地图中的值更改为nans。

Answer 3

如果不需要NaN传播-您想替换值但保留字典中不匹配的值-还有两个选择：

def numpy_series_replace(series: pd.Series, mapping: dict) -> pd.Series:
    """Replace values in a series according to a mapping."""
    result = series.copy().values
    for k, v in mapping.items():
        result[series.values==k] = v
    return pd.Series(result, index=series.index)

或

def apply_series_replace(series: pd.Series, mapping: dict) -> pd.Series:
    return series.apply(lambda y: mapping.get(y,y))

numpy的实现有点怪异，但速度更快。

v = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 1000000))
mapper = {0: 1, 3: 2}

%timeit numpy_series_replace(v, mapper)
60.1 ms ± 200 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit apply_series_replace(v, mapper)
311 ms ± 10.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

在pandas

3 个答案: