我正在尝试从包含一行信息的Schools对象列表中创建一个dataframe panda对象。问题是需要几个小时才能完成。我在Jupyter笔记本上运行它,经过一小时的运行后崩溃了。 我有一个有序的学校对象列表。对象如下:
document.body === x
然后我尝试从此列表中创建一个pandas数据帧。总体目标是删除重复的学校。一个重复的学校是一个1600以内,名字相似的学校。
删除学校的代码如下:
class School:
def __init__(self, distance, row):
self.distance_to_origin = distance
self.row = row
self.name = row['name']
self.lat = row['lat']
self.lon = row['lon']
def get_distance(self):
return self.distance_to_origin
def get_lat_lon(self):
return [self.lat, self.lat]
def get_name(self):
return self.name
def get_row(self):
return self.row
def __str__(self):
return str(self.distance_to_origin)
def __repr__(self):
return str(self.distance_to_origin)
vincenty来自geopy.distance
fuzzy_match是:
def get_duplicates(ordered_list):
total_dups = 0;
newDataFrame = pd.DataFrame()
for i in trange(len(ordered_list)-1):
newDataFrame = newDataFrame.append(ordered_list[i].get_row())
ite = i+1
while( not (ite>(len(ordered_list)-1)) and abs(ordered_list[i].get_distance()-ordered_list[ite].get_distance())<1600):
if(vincenty(ordered_list[i].get_lat_lon(),ordered_list[ite].get_lat_lon()).meters<1600):
if(fuzzy_match(ordered_list[i].get_name(), ordered_list[ite].get_name())): #it's a match, dont add
total_dups +=1
else: # is within distane, name doesnt match
newDataFrame = newDataFrame.append(ordered_list[ite].get_row())
else: # it is not within distance
newDataFrame = newDataFrame.append(ordered_list[ite].get_row())
#print(newlist[ite].get_name())
#print( newlist[ite].get_lat_lon())
ite+=1
print(total_dups)
return newDataFrame
edit_distance来自nltk.metrics
我做错了导致这需要几个小时?有没有办法优化这个?谢谢!