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?
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
泛化到多个列,为什么不呢:
columns = ['whatever', 'columns', 'you', 'choose']
df['period'] = df[columns].astype(str).sum(axis=1)
其他回答
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
更有效率的是
def concat_df_str1(df):
""" run time: 1.3416s """
return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)
下面是一个时间测试:
import numpy as np
import pandas as pd
from time import time
def concat_df_str1(df):
""" run time: 1.3416s """
return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)
def concat_df_str2(df):
""" run time: 5.2758s """
return df.astype(str).sum(axis=1)
def concat_df_str3(df):
""" run time: 5.0076s """
df = df.astype(str)
return df[0] + df[1] + df[2] + df[3] + df[4] + \
df[5] + df[6] + df[7] + df[8] + df[9]
def concat_df_str4(df):
""" run time: 7.8624s """
return df.astype(str).apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
def main():
df = pd.DataFrame(np.zeros(1000000).reshape(100000, 10))
df = df.astype(int)
time1 = time()
df_en = concat_df_str4(df)
print('run time: %.4fs' % (time() - time1))
print(df_en.head(10))
if __name__ == '__main__':
main()
最后,当使用sum(concat_df_str2)时,结果不是简单的concat,它将转换为整数。
正如前面提到的,必须将每个列转换为字符串,然后使用加号运算符将两个字符串列合并。使用NumPy可以大大提高性能。
%timeit df['Year'].values.astype(str) + df.quarter
71.1 ms ± 3.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
565 ms ± 22.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
下面是一个我觉得非常通用的实现:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([[0, 'the', 'quick', 'brown'],
...: [1, 'fox', 'jumps', 'over'],
...: [2, 'the', 'lazy', 'dog']],
...: columns=['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])
In [3]: def str_join(df, sep, *cols):
...: from functools import reduce
...: return reduce(lambda x, y: x.astype(str).str.cat(y.astype(str), sep=sep),
...: [df[col] for col in cols])
...:
In [4]: df['cat'] = str_join(df, '-', 'c0', 'c1', 'c2', 'c3')
In [5]: df
Out[5]:
c0 c1 c2 c3 cat
0 0 the quick brown 0-the-quick-brown
1 1 fox jumps over 1-fox-jumps-over
2 2 the lazy dog 2-the-lazy-dog
类似于@geher的答案,但可以使用任何你喜欢的分隔符:
SEP = " "
INPUT_COLUMNS_WITH_SEP = ",sep,".join(INPUT_COLUMNS).split(",")
df.assign(sep=SEP)[INPUT_COLUMNS_WITH_SEP].sum(axis=1)