canteen2 = data['消费地点'].apply(str).str.contains('第二食堂').sum()优化代码
时间: 2024-05-07 22:23:39 浏览: 9
可以使用以下代码进行优化:
```python
canteen2 = data['消费地点'].str.count('第二食堂')
```
这里使用了 `str.count()` 方法来计算包含字符串 '第二食堂' 的次数,可以避免使用 `apply()` 方法,从而提高代码效率。同时,由于 `str.count()` 方法只会返回整数类型的结果,因此也不需要使用 `sum()` 方法将所有结果相加。
相关问题
canteen1 = data['消费地点'].str.count('第一食堂')优化代码
可以使用 Pandas 的 `value_counts()` 函数来统计每个消费地点出现的次数,然后获取第一食堂出现的次数即可,不需要使用 `str.count()` 函数。
下面是优化代码的示例:
```python
canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']
```
这里先使用 `value_counts()` 统计每个消费地点出现的次数,返回一个 Pandas Series 对象。然后对这个对象进行索引,获取第一食堂出现的次数。
canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']优化代码
可以使用pandas的groupby方法来实现:
```
canteen1 = data.groupby('消费地点').size().loc['第一食堂']
```
groupby函数按照"消费地点"列进行分组,并使用size方法计算每个分组的大小,最后使用loc方法找到"第一食堂"的大小。这种方法比使用value_counts方法更加通用,可以用于任何列的分组计数。