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python - 规范化 Pandas 数据时加速循环

coder 2023-08-25 原文

我有一个 Pandas 数据框:

|  col1  | heading |
|--------|---------|
|heading1|   true  |
|abc     |  false  |
|efg     |  false  |
|hij     |  false  |
|heading2|   true  |
|klm     |  false  |
|...     |  false  |

这个数据实际上是“顺序的”，我想把它转换成这个结构:

|  col1  |  Parent   |
|---------------------
|heading1|  heading1 |
|abc     |  heading1 | 
|efg     |  heading1 |
|hij     |  heading1 |
|heading2|  heading2 |
|klm     |  heading2 |
|...     |  headingN |

我有 +1000 万行，所以此方法耗时太长:

df['Parent'] = df['col1']

for index, row in df.iterrows():
    if row['heading']:
        current = row['col1']
    else:
        row.loc[index, 'Parent'] = current

您对更快的流程有什么建议吗？

最佳答案

您可以将掩码与ffill一起使用:

df.assign(heading=df.col1.mask(~df.col1.str.startswith('heading')).ffill())


       col1   heading
0  heading1  heading1
1       abc  heading1
2       efg  heading1
3       hij  heading1
4  heading2  heading2
5       klm  heading2

这通过用 NaN 替换任何不以 heading 开头的值来工作，然后向前填充最后一个非 nan 值:

df.col1.mask(~df.col1.str.startswith('heading'))


0    heading1
1         NaN
2         NaN
3         NaN
4    heading2
5         NaN
Name: col1, dtype: object


df.col1.mask(~df.col1.str.startswith('heading')).ffill()


0    heading1
1    heading1
2    heading1
3    heading1
4    heading2
5    heading2
Name: col1, dtype: object

关于python - 规范化 Pandas 数据时加速循环，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52907316/

pythonPandasheadingcodeheading1numpyvectorization

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