在 python pandas 中迭代非常大的数据帧效率太耗时答案

【问题标题】：Iterating over very large dataframe efficiency in python pandas is too time consuming在 python pandas 中迭代非常大的数据帧效率太耗时
【发布时间】：2017-12-10 20:18:31
【问题描述】：

我正在尝试在 csv 中迭代超过 500 万条记录。我被以下循环困住了。

trajectory = 0
for index, row in df.iterrows():
    if row['trajectory'] == 'NaN':
        trajectory = trajectory +1
        df.loc[index, 'classification']= trajectory
    else:
        df.loc[index, 'classification'] = trajectory

当我在 DataFrame 中遇到“NaN”时，我会增加我的轨迹值并将该值放入我的“分类”列中。

我尝试使用较小的数据集，但是当我在完整的 .5 gig csv 中运行此代码时，需要数小时。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe bigdata

【解决方案1】：

如果字符串与NaN比较并使用cumsum：

df['classification'] = (df['trajectory'] == 'NaN').cumsum() + trajectory

或者如果NaN 缺少值，则通过isnull 进行比较：

df['classification'] = df['trajectory'].isnull().cumsum() + trajectory

时间安排：

np.random.seed(2017)
L = ['s','a','NaN']
N = 1000
df = pd.DataFrame({
    'trajectory': np.random.choice(L, size=N)
})
#print (df)

trajectory = 0
def new(df, trajectory):
    df['classification'] = (df['trajectory'] == 'NaN').cumsum() + trajectory
    return df


def old(df, trajectory):
    for index, row in df.iterrows():
        if row['trajectory'] == 'NaN':
            trajectory = trajectory +1
            df.loc[index, 'classification']= trajectory
        else:
            df.loc[index, 'classification'] = trajectory
    return df

In [74]: %timeit (old(df, trajectory))
1 loop, best of 3: 609 ms per loop

In [75]: %timeit (new(df, trajectory))
1000 loops, best of 3: 928 µs per loop

【讨论】：