我有一个熊猫数据框架,df_test。它包含一个列'size',以字节为单位表示大小。我已经计算了KB, MB和GB使用以下代码:

df_test = pd.DataFrame([
    {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
    {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB')
df_test['size_mb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB')
df_test['size_gb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB')

df_test


             dir       size       size_kb   size_mb size_gb
0  /Users/uname1     994933      971.6 KB    0.9 MB  0.0 GB
1  /Users/uname2  109338711  106,776.1 KB  104.3 MB  0.1 GB

[2 rows x 5 columns]

我已经运行了超过120,000行,根据%timeit,每列大约需要2.97秒* 3 = ~9秒。

有什么办法能让它快点吗?例如,我可以从apply中一次返回一列并运行3次,我可以一次返回所有三列以插入到原始的数据框架中吗?

我发现的其他问题都希望接受多个值并返回一个值。我想取一个值并返回多个列。


当前回答

您可以从包含新数据的应用函数返回一个Series,从而避免需要迭代三次。将axis=1传递给apply函数,将函数的大小应用到数据框架的每一行,返回一个要添加到新数据框架的序列。这个序列s包含新的值,以及原始数据。

def sizes(s):
    s['size_kb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    s['size_mb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    s['size_gb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return s

df_test = df_test.append(rows_list)
df_test = df_test.apply(sizes, axis=1)

其他回答

通常,为了返回多个值,我就是这样做的

def gimmeMultiple(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return array([[1, 2]])
def gimmeMultipleDf(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return pd.DataFrame(array([[1,2]]), columns=['x1', 'x2'])
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultiple)
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultipleDf)

返回一个数据帧肯定有它的好处,但有时不是必需的。您可以查看apply()返回的内容,并对函数进行一些操作;)

只是另一种可读的方式。这段代码将添加三个新列及其值,在apply函数中返回不带使用参数的序列。

def sizes(s):

    val_kb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    val_mb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    val_gb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return pd.Series([val_kb,val_mb,val_gb],index=['size_kb','size_mb','size_gb'])

df[['size_kb','size_mb','size_gb']] = df.apply(lambda x: sizes(x) , axis=1)

一个来自https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html的通用示例

df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1)

#foo  bar
#0    1    2
#1    1    2
#2    1    2

目前的一些回复还可以,但我想提供另一种可能更“泛化”的选项。这适用于我目前的熊猫0.23(不确定它是否适用于以前的版本):

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame([
  {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
  {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

def sizes(s):
  a = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
  b = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
  c = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
  return a, b, c

df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes, axis=1, result_type="expand")

注意,诀窍在于apply的result_type参数,该参数将其结果展开为可以直接分配给新/旧列的DataFrame。

非常酷的答案!谢谢Jesse和jaumebonet!以下是我对以下方面的一些观察:

邮政编码(*…… ... result_type = "扩大")

虽然expand更优雅(pandifyed),但**zip至少快2倍。在下面这个简单的例子中,我的速度快了4倍。

import pandas as pd

dat = [ [i, 10*i] for i in range(1000)]

df = pd.DataFrame(dat, columns = ["a","b"])

def add_and_sub(row):
    add = row["a"] + row["b"]
    sub = row["a"] - row["b"]
    return add, sub

df[["add", "sub"]] = df.apply(add_and_sub, axis=1, result_type="expand")
# versus
df["add"], df["sub"] = zip(*df.apply(add_and_sub, axis=1))

我相信1.1版本打破了上面答案中建议的行为。

import pandas as pd
def test_func(row):
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['i', 'j', 'k']})
df.apply(test_func, axis=1)

上面的代码在pandas 1.1.0上运行返回:

   a  b   c  d
0  1  i  1i  2
1  1  i  1i  2
2  1  i  1i  2

而在熊猫1.0.5中,它返回:

   a   b    c  d
0  1   i   1i  2
1  2   j   2j  3
2  3   k   3k  4

我想这是你所期望的。

不确定发布说明如何解释这种行为,但是正如这里所解释的那样,通过复制原始行来避免突变,从而恢复旧的行为。例如:

def test_func(row):
    row = row.copy()   #  <---- Avoid mutating the original reference
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row