Zwróć wiele kolumn z pand zastosuj ()

Question 1

Mam pandy DataFrame, df_test. Zawiera kolumnę „rozmiar”, która reprezentuje rozmiar w bajtach. Obliczyłem KB, MB i GB za pomocą następującego kodu:

df_test = pd.DataFrame([
    {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
    {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB')
df_test['size_mb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB')
df_test['size_gb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB')

df_test


             dir       size       size_kb   size_mb size_gb
0  /Users/uname1     994933      971.6 KB    0.9 MB  0.0 GB
1  /Users/uname2  109338711  106,776.1 KB  104.3 MB  0.1 GB

[2 rows x 5 columns]

Uruchomiłem to na 120000 wierszy, a czas zajmuje około 2,97 sekundy na kolumnę * 3 = ~ 9 sekund zgodnie z% timeit.

Czy w ogóle mogę to przyspieszyć? Na przykład, czy zamiast zwracać jedną kolumnę na raz po zastosowaniu i uruchamianiu jej 3 razy, czy mogę zwrócić wszystkie trzy kolumny w jednym przebiegu, aby wstawić je z powrotem do oryginalnej ramki danych?

Wszystkie inne pytania, które znalazłem, chcą przyjąć wiele wartości i zwrócić jedną wartość . Chcę wziąć jedną wartość i zwrócić wiele kolumn .

Question 2

To jest stare pytanie, ale aby uzyskać kompletność, możesz zwrócić Series z zastosowanej funkcji, która zawiera nowe dane, zapobiegając potrzebie trzykrotnej iteracji. Przekazanie axis=1do funkcji stosującej sizespowoduje zastosowanie funkcji do każdego wiersza ramki danych, zwracając serię do dodania do nowej ramki danych. Ta seria s zawiera nowe wartości, jak również oryginalne dane.

def sizes(s):
    s['size_kb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    s['size_mb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    s['size_gb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return s

df_test = df_test.append(rows_list)
df_test = df_test.apply(sizes, axis=1)

Question 3

Użyj aplikacji, a zamek błyskawiczny będzie 3 razy szybszy niż sposób serii.

def sizes(s):    
    return locale.format("%.1f", s / 1024.0, grouping=True) + ' KB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes))

Wynik testu to:

Separate df.apply(): 

    100 loops, best of 3: 1.43 ms per loop

Return Series: 

    100 loops, best of 3: 2.61 ms per loop

Return tuple:

    1000 loops, best of 3: 819 µs per loop

Question 4

Niektóre z obecnych odpowiedzi działają dobrze, ale chcę zaoferować inną, może bardziej „spandyfikowaną” opcję. To działa dla mnie z obecnymi pandami 0.23 (nie jestem pewien, czy zadziała w poprzednich wersjach):

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame([
  {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
  {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

def sizes(s):
  a = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
  b = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
  c = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
  return a, b, c

df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes, axis=1, result_type="expand")

Zwróć uwagę, że sztuczka dotyczy result_typeparametru of apply, który rozszerzy wynik do postaci, DataFramektórą można bezpośrednio przypisać do nowych / starych kolumn.

Question 5

Po prostu inny czytelny sposób. Ten kod doda trzy nowe kolumny i ich wartości, zwracając serie bez użycia parametrów w funkcji Apply.

def sizes(s):

    val_kb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    val_mb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    val_gb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return pd.Series([val_kb,val_mb,val_gb],index=['size_kb','size_mb','size_gb'])

df[['size_kb','size_mb','size_gb']] = df.apply(lambda x: sizes(x) , axis=1)

Ogólny przykład z: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html

df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1)

#foo  bar
#0    1    2
#1    1    2
#2    1    2

Question 6

Naprawdę fajne odpowiedzi! Dzięki Jesse i jaumebonet! Tylko kilka obserwacji dotyczących:

zip(* ...
... result_type="expand")

Chociaż expand jest bardziej elegancki ( pandify ), zip jest co najmniej ** 2x szybszy . Na tym prostym przykładzie poniżej osiągnąłem 4x szybciej .

import pandas as pd

dat = [ [i, 10*i] for i in range(1000)]

df = pd.DataFrame(dat, columns = ["a","b"])

def add_and_sub(row):
    add = row["a"] + row["b"]
    sub = row["a"] - row["b"]
    return add, sub

df[["add", "sub"]] = df.apply(add_and_sub, axis=1, result_type="expand")
# versus
df["add"], df["sub"] = zip(*df.apply(add_and_sub, axis=1))

Question 7

Wyniki najlepszych odpowiedzi są znacznie zróżnicowane, a Jesse i famaral42 już o tym dyskutowali, ale warto podzielić się uczciwym porównaniem najlepszych odpowiedzi i rozwinąć subtelny, ale ważny szczegół odpowiedzi Jessego: argument przekazany do wpływa również na wydajność .

(Python 3.7.4, Pandas 1.0.3)

import pandas as pd
import locale
import timeit


def create_new_df_test():
    df_test = pd.DataFrame([
      {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
      {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
    ])
    return df_test


def sizes_pass_series_return_series(series):
    series['size_kb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    series['size_mb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    series['size_gb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return series


def sizes_pass_series_return_tuple(series):
    a = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    b = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    c = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return a, b, c


def sizes_pass_value_return_tuple(value):
    a = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    b = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    c = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return a, b, c

Oto wyniki:

# 1 - Accepted (Nels11 Answer) - (pass series, return series):
9.82 ms ± 377 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 2 - Pandafied (jaumebonet Answer) - (pass series, return tuple):
2.34 ms ± 48.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 3 - Tuples (pass series, return tuple then zip):
1.36 ms ± 62.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

# 4 - Tuples (Jesse Answer) - (pass value, return tuple then zip):
752 µs ± 18.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Wskazówki jak powrocie krotki to najszybsza metoda, ale to, co jest przekazywane w jako argument, również wpływa na wydajność. Różnica w kodzie jest niewielka, ale poprawa wydajności jest znacząca.

Test nr 4 (zaliczenie pojedynczej wartości) jest dwukrotnie szybszy niż test nr 3 (zaliczenie serii), mimo że wykonywana operacja jest pozornie identyczna.

Ale jest więcej ...

# 1a - Accepted (Nels11 Answer) - (pass series, return series, new columns exist):
3.23 ms ± 141 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 2a - Pandafied (jaumebonet Answer) - (pass series, return tuple, new columns exist):
2.31 ms ± 39.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 3a - Tuples (pass series, return tuple then zip, new columns exist):
1.36 ms ± 58.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

# 4a - Tuples (Jesse Answer) - (pass value, return tuple then zip, new columns exist):
694 µs ± 3.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

W niektórych przypadkach (# 1a i # 4a) zastosowanie funkcji do ramki DataFrame, w której kolumny wyjściowe już istnieją, jest szybsze niż utworzenie ich z funkcji.

Oto kod do uruchamiania testów:

# Paste and run the following in ipython console. It will not work if you run it from a .py file.
print('\nAccepted Answer (pass series, return series, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit result = df_test.apply(sizes_pass_series_return_series, axis=1)
print('Accepted Answer (pass series, return series, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit result = df_test.apply(sizes_pass_series_return_series, axis=1)

print('\nPandafied (pass series, return tuple, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1, result_type="expand")
print('Pandafied (pass series, return tuple, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1, result_type="expand")

print('\nTuples (pass series, return tuple then zip, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1))
print('Tuples (pass series, return tuple then zip, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1))

print('\nTuples (pass value, return tuple then zip, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes_pass_value_return_tuple))
print('Tuples (pass value, return tuple then zip, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes_pass_value_return_tuple))

Question 8

Uważam, że wersja 1.1 łamie zachowanie sugerowane w pierwszej odpowiedzi tutaj.

import pandas as pd
def test_func(row):
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['i', 'j', 'k']})
df.apply(test_func, axis=1)

Powyższy kod uruchomiony na pandach 1.1.0 zwraca:

   a  b   c  d
0  1  i  1i  2
1  1  i  1i  2
2  1  i  1i  2

W pandach 1.0.5 powrócił:

   a   b    c  d
0  1   i   1i  2
1  2   j   2j  3
2  3   k   3k  4

Co myślę, że jest to, czego można się spodziewać.

Nie jestem pewien, jak informacje o wydaniu wyjaśniają to zachowanie, jednak jak wyjaśniono tutaj, uniknięcie mutacji oryginalnych wierszy przez ich skopiowanie powoduje przywrócenie starego zachowania. to znaczy:

def test_func(row):
    row = row.copy()   #  <---- Avoid mutating the original reference
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row

Question 9

Generalnie, aby zwrócić wiele wartości, robię to

def gimmeMultiple(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return array([[1, 2]])
def gimmeMultipleDf(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return pd.DataFrame(array([[1,2]]), columns=['x1', 'x2'])
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultiple)
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultipleDf)

Ostatecznie zwrócenie ramki danych ma swoje zalety, ale czasami nie jest wymagane. Możesz spojrzeć na co apply()zwraca i pobawić się trochę funkcjami;)

Question 10

Daje nową ramkę danych z dwiema kolumnami z oryginalnej.

import pandas as pd
df = ...
df_with_two_columns = df.apply(lambda row:pd.Series([row['column_1'], row['column_2']], index=['column_1', 'column_2']),axis = 1)

Answer 1

Mam pandy DataFrame, df_test. Zawiera kolumnę „rozmiar”, która reprezentuje rozmiar w bajtach. Obliczyłem KB, MB i GB za pomocą następującego kodu:

df_test = pd.DataFrame([
    {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
    {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB')
df_test['size_mb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB')
df_test['size_gb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB')

df_test


             dir       size       size_kb   size_mb size_gb
0  /Users/uname1     994933      971.6 KB    0.9 MB  0.0 GB
1  /Users/uname2  109338711  106,776.1 KB  104.3 MB  0.1 GB

[2 rows x 5 columns]

Uruchomiłem to na 120000 wierszy, a czas zajmuje około 2,97 sekundy na kolumnę * 3 = ~ 9 sekund zgodnie z% timeit.

Czy w ogóle mogę to przyspieszyć? Na przykład, czy zamiast zwracać jedną kolumnę na raz po zastosowaniu i uruchamianiu jej 3 razy, czy mogę zwrócić wszystkie trzy kolumny w jednym przebiegu, aby wstawić je z powrotem do oryginalnej ramki danych?

Wszystkie inne pytania, które znalazłem, chcą przyjąć wiele wartości i zwrócić jedną wartość . Chcę wziąć jedną wartość i zwrócić wiele kolumn .

Answer 2

130

To jest stare pytanie, ale aby uzyskać kompletność, możesz zwrócić Series z zastosowanej funkcji, która zawiera nowe dane, zapobiegając potrzebie trzykrotnej iteracji. Przekazanie axis=1do funkcji stosującej sizespowoduje zastosowanie funkcji do każdego wiersza ramki danych, zwracając serię do dodania do nowej ramki danych. Ta seria s zawiera nowe wartości, jak również oryginalne dane.

def sizes(s):
    s['size_kb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    s['size_mb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    s['size_gb'] = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return s

df_test = df_test.append(rows_list)
df_test = df_test.apply(sizes, axis=1)

Nelz11
źródło

12

Dziwię się, że spędził prawie 2 lata bez właściwej odpowiedzi. Szukałem czegoś innego i natknąłem się na to. Mam nadzieję, że nie jest za późno, aby być przydatnym!

Nelz11,

11

Co jest rows_listw tej odpowiedzi?

David Stansby

To tylko lista serii do zbudowania Dataframe.

Nelz11

1

Jeśli pd.Series potrzebuje indeksu, musisz go dostarczyć pd.Series(data, index=...). W przeciwnym razie podczas próby przypisania wyniku z powrotem do nadrzędnej ramki danych pojawią się tajemnicze błędy.

smci

Answer 3

12

Dziwię się, że spędził prawie 2 lata bez właściwej odpowiedzi. Szukałem czegoś innego i natknąłem się na to. Mam nadzieję, że nie jest za późno, aby być przydatnym!

Nelz11,

Answer 4

11

Co jest rows_listw tej odpowiedzi?

David Stansby

Answer 5

To tylko lista serii do zbudowania Dataframe.

Nelz11

Answer 6

1

Jeśli pd.Series potrzebuje indeksu, musisz go dostarczyć pd.Series(data, index=...). W przeciwnym razie podczas próby przypisania wyniku z powrotem do nadrzędnej ramki danych pojawią się tajemnicze błędy.

smci

Answer 7

102

Użyj aplikacji, a zamek błyskawiczny będzie 3 razy szybszy niż sposób serii.

def sizes(s):    
    return locale.format("%.1f", s / 1024.0, grouping=True) + ' KB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes))

Wynik testu to:

Separate df.apply(): 

    100 loops, best of 3: 1.43 ms per loop

Return Series: 

    100 loops, best of 3: 2.61 ms per loop

Return tuple:

    1000 loops, best of 3: 819 µs per loop

Jesse
źródło

Dziwię się, że nie otrzymałem więcej głosów za. Dziękujemy za udostępnienie dodatkowych danych dotyczących wariantu i czasu.

wczytanie

Czy mógłbyś wyjaśnić, w jaki sposób zwróciłeś krotkę? Wydaje się, że to najszybsza opcja

Camilo

Zapoznaj się z moim przykładowym kodem, to sposób krotki.

Jesse,

wydaje się najszybszy i najłatwiejszy. zaskoczony, że sam nie mogłem go znaleźć.

Shahir Ansari

Answer 8

Dziwię się, że nie otrzymałem więcej głosów za. Dziękujemy za udostępnienie dodatkowych danych dotyczących wariantu i czasu.

wczytanie

Answer 9

Czy mógłbyś wyjaśnić, w jaki sposób zwróciłeś krotkę? Wydaje się, że to najszybsza opcja

Camilo

Answer 10

Zapoznaj się z moim przykładowym kodem, to sposób krotki.

Jesse,

Answer 11

wydaje się najszybszy i najłatwiejszy. zaskoczony, że sam nie mogłem go znaleźć.

Shahir Ansari

Answer 12

Niektóre z obecnych odpowiedzi działają dobrze, ale chcę zaoferować inną, może bardziej „spandyfikowaną” opcję. To działa dla mnie z obecnymi pandami 0.23 (nie jestem pewien, czy zadziała w poprzednich wersjach):

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame([
  {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
  {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

def sizes(s):
  a = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
  b = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
  c = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
  return a, b, c

df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes, axis=1, result_type="expand")

Zwróć uwagę, że sztuczka dotyczy result_typeparametru of apply, który rozszerzy wynik do postaci, DataFramektórą można bezpośrednio przypisać do nowych / starych kolumn.

Answer 13

1

Zgadza się ... przepraszam ... po pewnym sprawdzeniu działa z 0.22 w niektórych przypadkach, ale byłem w środowisku wirtualnym i faktycznie

działałem

Answer 14

7

To jest najbardziej optymalna odpowiedź. Dziękuję

AdR

Answer 15

To powinna być akceptowana odpowiedź!

B. Bogart

Answer 16

Po prostu inny czytelny sposób. Ten kod doda trzy nowe kolumny i ich wartości, zwracając serie bez użycia parametrów w funkcji Apply.

def sizes(s):

    val_kb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    val_mb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    val_gb = locale.format("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return pd.Series([val_kb,val_mb,val_gb],index=['size_kb','size_mb','size_gb'])

df[['size_kb','size_mb','size_gb']] = df.apply(lambda x: sizes(x) , axis=1)

Ogólny przykład z: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html

df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1)

#foo  bar
#0    1    2
#1    1    2
#2    1    2

Answer 17

Naprawdę fajne odpowiedzi! Dzięki Jesse i jaumebonet! Tylko kilka obserwacji dotyczących:

zip(* ...
... result_type="expand")

Chociaż expand jest bardziej elegancki ( pandify ), zip jest co najmniej ** 2x szybszy . Na tym prostym przykładzie poniżej osiągnąłem 4x szybciej .

import pandas as pd

dat = [ [i, 10*i] for i in range(1000)]

df = pd.DataFrame(dat, columns = ["a","b"])

def add_and_sub(row):
    add = row["a"] + row["b"]
    sub = row["a"] - row["b"]
    return add, sub

df[["add", "sub"]] = df.apply(add_and_sub, axis=1, result_type="expand")
# versus
df["add"], df["sub"] = zip(*df.apply(add_and_sub, axis=1))

Answer 18

Wyniki najlepszych odpowiedzi są znacznie zróżnicowane, a Jesse i famaral42 już o tym dyskutowali, ale warto podzielić się uczciwym porównaniem najlepszych odpowiedzi i rozwinąć subtelny, ale ważny szczegół odpowiedzi Jessego: argument przekazany do wpływa również na wydajność .

(Python 3.7.4, Pandas 1.0.3)

import pandas as pd
import locale
import timeit


def create_new_df_test():
    df_test = pd.DataFrame([
      {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
      {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
    ])
    return df_test


def sizes_pass_series_return_series(series):
    series['size_kb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    series['size_mb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    series['size_gb'] = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return series


def sizes_pass_series_return_tuple(series):
    a = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    b = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    c = locale.format_string("%.1f", series['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return a, b, c


def sizes_pass_value_return_tuple(value):
    a = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
    b = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
    c = locale.format_string("%.1f", value / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
    return a, b, c

Oto wyniki:

# 1 - Accepted (Nels11 Answer) - (pass series, return series):
9.82 ms ± 377 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 2 - Pandafied (jaumebonet Answer) - (pass series, return tuple):
2.34 ms ± 48.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 3 - Tuples (pass series, return tuple then zip):
1.36 ms ± 62.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

# 4 - Tuples (Jesse Answer) - (pass value, return tuple then zip):
752 µs ± 18.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Wskazówki jak powrocie krotki to najszybsza metoda, ale to, co jest przekazywane w jako argument, również wpływa na wydajność. Różnica w kodzie jest niewielka, ale poprawa wydajności jest znacząca.

Test nr 4 (zaliczenie pojedynczej wartości) jest dwukrotnie szybszy niż test nr 3 (zaliczenie serii), mimo że wykonywana operacja jest pozornie identyczna.

Ale jest więcej ...

# 1a - Accepted (Nels11 Answer) - (pass series, return series, new columns exist):
3.23 ms ± 141 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 2a - Pandafied (jaumebonet Answer) - (pass series, return tuple, new columns exist):
2.31 ms ± 39.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# 3a - Tuples (pass series, return tuple then zip, new columns exist):
1.36 ms ± 58.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

# 4a - Tuples (Jesse Answer) - (pass value, return tuple then zip, new columns exist):
694 µs ± 3.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

W niektórych przypadkach (# 1a i # 4a) zastosowanie funkcji do ramki DataFrame, w której kolumny wyjściowe już istnieją, jest szybsze niż utworzenie ich z funkcji.

Oto kod do uruchamiania testów:

# Paste and run the following in ipython console. It will not work if you run it from a .py file.
print('\nAccepted Answer (pass series, return series, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit result = df_test.apply(sizes_pass_series_return_series, axis=1)
print('Accepted Answer (pass series, return series, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit result = df_test.apply(sizes_pass_series_return_series, axis=1)

print('\nPandafied (pass series, return tuple, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1, result_type="expand")
print('Pandafied (pass series, return tuple, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1, result_type="expand")

print('\nTuples (pass series, return tuple then zip, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1))
print('Tuples (pass series, return tuple then zip, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test.apply(sizes_pass_series_return_tuple, axis=1))

print('\nTuples (pass value, return tuple then zip, new columns dont exist):')
df_test = create_new_df_test()
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes_pass_value_return_tuple))
print('Tuples (pass value, return tuple then zip, new columns exist):')
df_test = create_new_df_test()
df_test = pd.concat([df_test, pd.DataFrame(columns=['size_kb', 'size_mb', 'size_gb'])])
%timeit df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes_pass_value_return_tuple))

Answer 19

Dziękujemy również za omówienie charakterystyki wydajności!

PaulMest

Answer 20

Uważam, że wersja 1.1 łamie zachowanie sugerowane w pierwszej odpowiedzi tutaj.

import pandas as pd
def test_func(row):
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['i', 'j', 'k']})
df.apply(test_func, axis=1)

Powyższy kod uruchomiony na pandach 1.1.0 zwraca:

   a  b   c  d
0  1  i  1i  2
1  1  i  1i  2
2  1  i  1i  2

W pandach 1.0.5 powrócił:

   a   b    c  d
0  1   i   1i  2
1  2   j   2j  3
2  3   k   3k  4

Co myślę, że jest to, czego można się spodziewać.

Nie jestem pewien, jak informacje o wydaniu wyjaśniają to zachowanie, jednak jak wyjaśniono tutaj, uniknięcie mutacji oryginalnych wierszy przez ich skopiowanie powoduje przywrócenie starego zachowania. to znaczy:

def test_func(row):
    row = row.copy()   #  <---- Avoid mutating the original reference
    row['c'] = str(row['a']) + str(row['b'])
    row['d'] = row['a'] + 1
    return row

Answer 21

Myślę, że Twój przykładowy kod mógł mieć błąd kopiowania / wklejania. Czy mógłbyś to sprawdzić i zobaczyć, czy to właśnie zamierzałeś przesłać?

PaulMest

Answer 22

1

Dzięki @PaulMest miałeś rację. Poprawiłem dwie literówki i dodałem nowy link / odnośnik w miejscu odpowiedzi na pytanie.

moo

Answer 23

1

Witamy w Stack Overflow! @moo

PaulMest

Answer 24

1

Generalnie, aby zwrócić wiele wartości, robię to

def gimmeMultiple(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return array([[1, 2]])
def gimmeMultipleDf(group):
    x1 = 1
    x2 = 2
    return pd.DataFrame(array([[1,2]]), columns=['x1', 'x2'])
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultiple)
df['size'].astype(int).apply(gimmeMultipleDf)

Ostatecznie zwrócenie ramki danych ma swoje zalety, ale czasami nie jest wymagane. Możesz spojrzeć na co apply()zwraca i pobawić się trochę funkcjami;)

FooBar
źródło

Dzięki za tę próbkę. Jednak nie generuje to pojedynczej ramki danych dla wszystkich wyników. Kiedy próbuję dodać go z powrotem do oryginalnej ramki danych, otrzymuję komunikat „ValueError: tablica nie nadaje się do nadawania w celu uzyskania prawidłowego kształtu”.

PaulMest

Czy możesz podać kod, aby wygenerować małą próbkę danych?

FooBar

Jasne. Właśnie zaktualizowałem kod w moim oryginalnym poście, aby zawierał przykładowe dane i wyniki.

PaulMest

Answer 25

Dzięki za tę próbkę. Jednak nie generuje to pojedynczej ramki danych dla wszystkich wyników. Kiedy próbuję dodać go z powrotem do oryginalnej ramki danych, otrzymuję komunikat „ValueError: tablica nie nadaje się do nadawania w celu uzyskania prawidłowego kształtu”.

PaulMest

Answer 26

Czy możesz podać kod, aby wygenerować małą próbkę danych?

FooBar

Answer 27

Jasne. Właśnie zaktualizowałem kod w moim oryginalnym poście, aby zawierał przykładowe dane i wyniki.

PaulMest

Answer 28

Daje nową ramkę danych z dwiema kolumnami z oryginalnej.

import pandas as pd
df = ...
df_with_two_columns = df.apply(lambda row:pd.Series([row['column_1'], row['column_2']], index=['column_1', 'column_2']),axis = 1)

Zwróć wiele kolumn z pand zastosuj ()

Odpowiedzi: