Question

我在脚本中有两种选择数据框特定行的方法：

1。

df2 = df1[(df1['column_x']=='some_value')]

2。

df2 = df1.loc[df1['column_x'].isin(['some_value'])]

从效率角度和python角度（例如，大多数python编码方式是什么），哪种选择特定行的方法是首选？

P.S。另外，我觉得可能还有更多的方法可以达到相同的目的。 P.S.S.我觉得这个问题已经被提出了，但是我找不到。如果重复

请参考

Answer 1

它们是不同的。如果您只是在寻找单个值，则df1[(df1['column_x']=='some_value')]很好。 isin的优点是您可以向其传递多个值。例如：df1.loc[df1['column_x'].isin(['some_value', 'another_value'])]

有趣的是，从性能的角度来看，第一种方法（使用==）实际上比第二种方法（使用isin）要慢得多：

import timeit

df = pd.DataFrame({'x':np.random.choice(['a','b','c'],10000)})

def method1(df = df):
    return df[df['x'] == 'b']

def method2(df=df):
    return df[df['x'].isin(['b'])]

>>> timeit.timeit(method1,number=1000)/1000
0.001710233046906069
>>> timeit.timeit(method2,number=1000)/1000
0.0008507879299577325

在python pandas数据框中选择列的最佳方法

1 个答案: