如何加快熊猫申请字符串匹配

如何解决如何加快熊猫申请字符串匹配

我有很多文件，必须根据字符串列对其进行计算。相关列如下所示。

df = pd.DataFrame({'A': ['A','B','A','B'],'B': ['B','C','D','A'],'C': ['A','D'],'D': ['A',})

    A   B   C   D
0   A   B   A   A
1   B   C   B   C
2   A   D   D   C
3   B   A   D   B

我必须创建新的列，其中包含每一行中某些字符串出现的次数。我这样做是这样的：

for elem in ['A','D']:
    df['n_{}'.format(elem)] = df[['A','D']].apply(lambda x: (x == elem).sum(),axis=1)

   A  B  C  D  n_A  n_B  n_C  n_D
0  A  B  A  A    3    1    0    0
1  B  C  B  C    0    2    2    0
2  A  D  D  C    1    0    1    2
3  B  A  D  B    1    2    0    1

但是，每个文件要花费几分钟，而我必须为900个文件执行此操作。有什么办法可以加快速度吗？

解决方法

使用stack + str.get_dummies，然后在sum上使用level=0，并在join上使用df：

df1 = df.join(df.stack().str.get_dummies().sum(level=0).add_prefix('n_'))

结果：

print(df1)
   A  B  C  D  n_A  n_B  n_C  n_D
0  A  B  A  A    3    1    0    0
1  B  C  B  C    0    2    2    0
2  A  D  D  C    1    0    1    2
3  B  A  D  B    1    2    0    1

,

用get_dummies尝试sum和level，这里我们不需要stack：-）

df=df.join(pd.get_dummies(df,prefix='n',prefix_sep='_').sum(1,level=0))
Out[57]: 
   A  B  C  D  n_A  n_B  n_C  n_D
0  A  B  A  A    3    1    0    0
1  B  C  B  C    0    2    2    0
2  A  D  D  C    1    0    1    2
3  B  A  D  B    1    2    0    1

,

我没有使用apply遍历每一行，而是遍历了每一列以计算每个字母的总和：

for l in ['A','B','C','D']:
    df['n_' + l] = (df == l).sum(axis=1)

在这个示例中，这似乎是一种改进，但是（根据未显示的快速测试），根据数据的形状和大小（以及您正在寻找多少个字符串），它可能会等于或更差。

一些时间比较：

%%timeit
for elem in ['A','D']:
    df['n_{}'.format(elem)] = df[['A','D']].apply(lambda x: (x == elem).sum(),axis=1)    
#6.77 ms ± 145 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

%%timeit
for l in ['A','D']:
    df['n_' + l] = (df == l).sum(axis=1)
#1.95 ms ± 17 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

有关此处的其他答案：

%%timeit
df1 = df.join(df.stack().str.get_dummies().sum(level=0).add_prefix('n_'))
#3.59 ms ± 62.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

%%timeit
df1=df.join(pd.get_dummies(df,level=0))
#5.82 ms ± 52.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

%%timeit
counts = df.apply(lambda s: s.value_counts(),axis=1).fillna(0)
counts.columns = [f'n_{col}' for col in counts.columns]
df.join(counts)
#5.58 ms ± 71.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

,

您可以这样做：

counts = df.apply(lambda s: s.value_counts(),axis=1).fillna(0)
counts.columns = [f'n_{col}' for col in counts.columns]
df.join(counts)