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python - 通过字典有效地替换 Pandas 系列中的值

coder 2023-08-19 原文

如何通过字典 d 替换 Pandas 系列 s 中的值已被多次询问和重新询问。

推荐的方法(1、2、3、4)要么使用s.replace(d)，要么偶尔使用。 map(d) 如果您的所有系列值都在字典键中找到。

但是，使用 s.replace 的性能通常非常慢，通常比简单的列表理解慢 5-10 倍。

备选方案 s.map(d) 具有良好的性能，但仅在字典中找到所有键时才推荐使用。

为什么 s.replace 这么慢，如何提高性能？

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 1000, 1000000)})
lst = df['A'].values.tolist()

##### TEST 1 #####

d = {i: i+1 for i in range(1000)}

%timeit df['A'].replace(d)                          # 1.98s
%timeit [d[i] for i in lst]                         # 134ms

##### TEST 2 #####

d = {i: i+1 for i in range(10)}

%timeit df['A'].replace(d)                          # 20.1ms
%timeit [d.get(i, i) for i in lst]                  # 243ms

注意:此问题未标记为重复，因为它正在寻找关于何时给定不同数据集的不同方法的具体建议。这在答案中是明确的，并且是其他问题中通常不会涉及的方面。

最佳答案

一个简单的解决方案是根据对字典键覆盖值的完整程度的估计来选择一种方法。

一般情况

  • 如果所有值都已映射，则使用 df['A'].map(d)；或
  • 如果 >5% 的值映射，则使用 df['A'].map(d).fillna(df['A']).astype(int)。

很少，例如< 5%，d="">

  • 使用df['A'].replace(d)

~5% 的“交叉点”特定于下面的基准测试。

有趣的是，在任何一种情况下，简单的列表理解通常都比 map 表现差。

基准测试

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 1000, 1000000)})
lst = df['A'].values.tolist()

##### TEST 1 - Full Map #####

d = {i: i+1 for i in range(1000)}

%timeit df['A'].replace(d)                          # 1.98s
%timeit df['A'].map(d)                              # 84.3ms
%timeit [d[i] for i in lst]                         # 134ms

##### TEST 2 - Partial Map #####

d = {i: i+1 for i in range(10)}

%timeit df['A'].replace(d)                          # 20.1ms
%timeit df['A'].map(d).fillna(df['A']).astype(int)  # 111ms
%timeit [d.get(i, i) for i in lst]                  # 243ms

解释

s.replace 之所以这么慢，是因为它所做的不仅仅是简单地映射一个字典。它处理一些边缘情况和可以说是罕见的情况，这些情况通常在任何情况下都值得多加注意。

这是 pandas\generic.py 中 replace() 的摘录.

items = list(compat.iteritems(to_replace))
keys, values = zip(*items)
are_mappings = [is_dict_like(v) for v in values]

if any(are_mappings):
    # handling of nested dictionaries
else:
    to_replace, value = keys, values

return self.replace(to_replace, value, inplace=inplace,
                    limit=limit, regex=regex)

似乎涉及很多步骤:

  • 将字典转换为列表。
  • 遍历列表并检查嵌套字典。
  • 将键和值的迭代器提供给替换函数。

这可以与 pandas\series.py 中的 map() 中的精简代码进行比较:

if isinstance(arg, (dict, Series)):
    if isinstance(arg, dict):
        arg = self._constructor(arg, index=arg.keys())

    indexer = arg.index.get_indexer(values)
    new_values = algos.take_1d(arg._values, indexer)

关于python - 通过字典有效地替换 Pandas 系列中的值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49259580/

pythonPandascodereplacestrongpython-3.xperformancedictionary

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