我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量，使Year = 2000, quarter= q2变为2000q2。
有人能帮忙吗?
当前回答
使用zip可以更快:
df["period"] = [''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
图:
import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
myfuncs = {
"df['Year'].astype(str) + df['quarter']":
lambda: df['Year'].astype(str) + df['quarter'],
"df['Year'].map(str) + df['quarter']":
lambda: df['Year'].map(str) + df['quarter'],
"df.Year.str.cat(df.quarter)":
lambda: df.Year.str.cat(df.quarter),
"df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
lambda: df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
"df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
lambda: df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
"df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)":
lambda: df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1),
"[''.join(i) for i in zip(dataframe['Year'].map(str),dataframe['quarter'])]":
lambda: [''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
}
d = defaultdict(dict)
step = 10
cont = True
while cont:
lendf = len(df); print(lendf)
for k,v in myfuncs.items():
iters = 1
t = 0
while t < 0.2:
ts = timeit.repeat(v, number=iters, repeat=3)
t = min(ts)
iters *= 10
d[k][lendf] = t/iters
if t > 2: cont = False
df = pd.concat([df]*step)
pd.DataFrame(d).plot().legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15))
plt.yscale('log'); plt.xscale('log'); plt.ylabel('seconds'); plt.xlabel('df rows')
plt.show()
其他回答
.str访问器的cat()方法非常适用于此:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"],
... ["2015", "q3"]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 q1
1 2015 q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q3 2015q3
Cat()甚至允许你添加分隔符，例如，假设你只有整数年和周期，你可以这样做:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
... [2015, 3]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 1
1 2015 3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 1 2014q1
1 2015 3 2015q3
连接多个列只是将一个序列列表或一个包含除第一列外的所有数据帧作为参数传递给在第一列(series)上调用的str.cat():
>>> df = pd.DataFrame(
... [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
... ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
... columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
Country State City AllTogether
0 USA Nevada Las Vegas USA - Nevada - Las Vegas
1 Brazil Pernambuco Recife Brazil - Pernambuco - Recife
请注意，如果您的pandas dataframe/series有空值，您需要包括参数na_rep来用字符串替换NaN值，否则合并的列将默认为NaN。
让我们假设你的数据框架是df，列是Year和Quarter。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Quarter':'q1 q2 q3 q4'.split(), 'Year':'2000'})
假设我们想要查看数据框架;
df
>>> Quarter Year
0 q1 2000
1 q2 2000
2 q3 2000
3 q4 2000
最后，将年度和季度连接起来，如下所示。
df['Period'] = df['Year'] + ' ' + df['Quarter']
现在可以打印df来查看结果的数据框架。
df
>>> Quarter Year Period
0 q1 2000 2000 q1
1 q2 2000 2000 q2
2 q3 2000 2000 q3
3 q4 2000 2000 q4
如果你不想要年和季度之间的空间，只需删除它做;
df['Period'] = df['Year'] + df['Quarter']
虽然@silvado的答案是好的，如果你把df.map(str)改为df.astype(str)，它会更快:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
In [131]: %timeit df["Year"].map(str)
10000 loops, best of 3: 132 us per loop
In [132]: %timeit df["Year"].astype(str)
10000 loops, best of 3: 82.2 us per loop
小数据集(< 150行)
[''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
或者稍慢但更紧凑:
df.Year.str.cat(df.quarter)
更大的数据集(> 150rows)
df['Year'].astype(str) + df['quarter']
更新:定时图熊猫0.23.4
让我们在200K行上测试一下:
In [250]: df
Out[250]:
Year quarter
0 2014 q1
1 2015 q2
In [251]: df = pd.concat([df] * 10**5)
In [252]: df.shape
Out[252]: (200000, 2)
更新:新的计时使用熊猫0.19.0
没有CPU/GPU优化的计时(从最快到最慢排序):
In [107]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 131 ms per loop
In [106]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 161 ms per loop
In [108]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 189 ms per loop
In [109]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 567 ms per loop
In [110]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 584 ms per loop
In [111]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 24.7 s per loop
使用CPU/GPU优化计时:
In [113]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 53.3 ms per loop
In [114]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 65.5 ms per loop
In [115]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 79.9 ms per loop
In [116]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [117]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [118]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 9.38 s per loop
回答@anton-vbr的贡献
这次使用了string.format()的lamba函数。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': ['q1', 'q2']})
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df
Quarter Year
0 q1 2014
1 q2 2015
Quarter Year YearQuarter
0 q1 2014 2014q1
1 q2 2015 2015q2
这允许您使用非字符串并根据需要重新格式化值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': [1, 2]})
print df.dtypes
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}q{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df
Quarter int64
Year object
dtype: object
Quarter Year
0 1 2014
1 2 2015
Quarter Year YearQuarter
0 1 2014 2014q1
1 2 2015 2015q2
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