利用pandas的apply
时间: 2023-11-22 15:46:56 浏览: 29
利用pandas的apply可以对数据进行逐行或逐列的操作,常用于数据清洗和特征工程等领域。但是,当数据量较大时,apply的速度会比较慢,这时可以使用pandas的parallel_apply来进行并行计算,提高计算速度。在使用parallel_apply之前,需要先安装pandarallel库,并进行初始化。在使用时,需要将需要并行计算的函数传入parallel_apply中,并指定计算的轴。
相关问题
怎么加快pandas
要加快pandas的速度,你可以考虑使用Modin这个库。它是一个在pandas的基础上构建的高性能数据分析库,可以利用多核和分布式计算来加速pandas操作。你可以通过修改一行代码来将pandas替换为Modin。首先,你需要安装Modin库,可以使用pip install modin来安装。然后,在你的代码中,将原本的import pandas as pd改为import modin.pandas as pd即可。这样就可以使用Modin提供的并行计算功能来加速pandas工作流了。另外,你还可以考虑使用pandarallel库来加速pandas的操作。这个库允许你在pandas的apply函数中并行地执行函数。首先,你需要使用pip install pandarallel命令来安装pandarallel库。然后,在你的代码中,首先导入pandas和其他需要的库,然后导入pandarallel并初始化,设置nb_workers参数来指定并行工作的进程数。接下来,你可以使用parallel_apply函数来并行地应用函数到DataFrame的行上,从而加快计算速度。这些方法可以帮助你加快pandas的速度,提高数据处理效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
如何在pandas中利用apply加lambda通过对一列数据进行判断后输出其他内容,类似if函数
可以这样使用apply加lambda进行判断并输出其他内容:
假设要对pandas的DataFrame对象df中的一列数据'col'进行判断,如果该列数据大于0,则输出'positive',否则输出'non-positive',可以使用如下代码:
```
df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: 'positive' if x > 0 else 'non-positive')
```
其中,lambda表达式中的x表示df['col']中的每个元素,根据x的值进行判断并输出相应的内容,最终将结果存储在新的一列'new_col'中。