Question

我有一个巨大的数据框（38 milj行）：

df = pd.DataFrame({'I':[1,2,3,4], 'C':[80,160,240,80],
                   'F':[(1,2,3,4),(5,7,2),(9,6,2,5,7),(4,0,8,3,2)]})

     C                F  I
0   80     (1, 2, 3, 4)  1
1  160        (5, 7, 2)  2
2  240  (9, 6, 2, 5, 7)  3
3   80  (4, 0, 8, 3, 2)  4

现在，我想过滤掉3中包含数字'F'的行

提供：

     C                F  I
0   80     (1, 2, 3, 4)  1
3   80  (4, 0, 8, 3, 2)  4

是否有高性能，低内存使用方式？

我尝试了np.equal((3), df['F'].values).all()，但这显然不起作用

Answer 1

如果性能很重要，则将in与list comprehension一起使用：

df = df[[3 in x for x in df['F']]]

或者：

df = df[df['F'].apply(set) >= set([3])]

print (df)
   I   C                F
0  1  80     (1, 2, 3, 4)
3  4  80  (4, 0, 8, 3, 2)

性能（也取决于匹配值的数量和df的长度）：

#[40000 rows x 3 columns]
df = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)


In [166]: %timeit df[[3 in x for x in df['F']]]
5.57 ms ± 132 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [167]: %timeit df[df['F'].apply(lambda x: 3 in x)]
12.2 ms ± 625 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [170]:  %timeit df[df['F'].apply(set) >= set([3])]
29 ms ± 396 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [171]:  %timeit df[pd.DataFrame(df['F'].values.tolist()).eq(3).any(1)]
37.4 ms ± 248 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

创建更好的结构，就像创建@jpp一样：

from itertools import chain

lens = df['F'].str.len()
df = pd.DataFrame({
    'I' : df['I'].values.repeat(lens),
    'C' : df['C'].values.repeat(lens),
    'F' : list(chain.from_iterable(df['F'].tolist()))
})
print (df)
    I    C  F
0   1   80  1
1   1   80  2
2   1   80  3
3   1   80  4
4   2  160  5
5   2  160  7
6   2  160  2
7   3  240  9
8   3  240  6
9   3  240  2
10  3  240  5
11  3  240  7
12  4   80  4
13  4   80  0
14  4   80  8
15  4   80  3
16  4   80  2

Answer 2

您应该通过传递in 表达式来将apply运算符与lambda方法结合使用。

df[df['F'].apply(lambda x: 3 in x)]

输出

   I   C                F
0  1  80     (1, 2, 3, 4)
3  4  80  (4, 0, 8, 3, 2)

Answer 3

是否有高性能，低内存使用方式？

不，没有。一系列元组未矢量化。它由双层指针组成，不适用于Pandas / NumPy。您可以使用str访问器或列表理解器之类的黑客工具。或者甚至尝试扩展到数据框：

mask = pd.DataFrame(df['F'].values.tolist()).eq(3).any(1)

print(mask)

0     True
1    False
2    False
3     True
dtype: bool

但是所有这些都很昂贵。为了提高性能，您应该在构建序列之前改善数据的结构。

Answer 4

在<select class="form-control"> <option value="0"></option> <option value="1: 1" >Jr.</option> <option value="2: 2">Sr.</option> <option value="3: 3">I</option> <option value="4: 4">II</option> <option value="5: 5">III</option> </select>内进行简单应用即可达到目的

loc

检查数据框的元组中的值

4 个答案: