从大字典中替换 DataFrame 中的值的更好方法

Question

我已经编写了一些代码，它使用字典将 DataFrame 中的值替换为另一个框架中的值，并且它正在工作，但我在一些大文件上使用它，其中字典可能会变得很长。几千双。然后，当我使用此代码时，它的运行速度非常慢，并且在某些情况下它也出现了内存不足的情况。

我有点相信我的方法远非最佳，必须有一些更快的方法来做到这一点。我创建了一个简单的示例，可以满足我的需求，但是对于大量数据来说这很慢。希望有人有更简单的方法来做到这一点。

import pandas as pd

#Frame with data where I want to replace the 'id' with the name from df2
df1 = pd.DataFrame({'id' : [1, 2, 3, 4, 5, 3, 5, 9], 'values' : [12, 32, 42,    51, 23, 14, 111, 134]})

#Frame containing names linked to ids
df2 = pd.DataFrame({'id' : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'name' : ['id1',   'id2', 'id3', 'id4', 'id5', 'id6', 'id7', 'id8', 'id9', 'id10']})

#My current "slow" way of doing this.

#Starts by creating a dictionary from df2
#Need to create dictionaries from the domain and banners tables to link ids
df2_dict = dict(zip(df2['id'], df2['name']))

#and then uses the dict to replace the ids with name in df1
df1.replace({'id' : df2_dict}, inplace=True)

Answer 1

我认为您可以使用 map 和 Series 转换后的 to_dict - 如果 df2 中不存在值，则获取 NaN：

df1['id'] = df1.id.map(df2.set_index('id')['name'].to_dict())
print (df1)
    id  values
0  id1      12
1  id2      32
2  id3      42
3  id4      51
4  id5      23
5  id3      14
6  id5     111
7  id9     134

或replace，如果df2 中不存在值，则让df1 中的原始值：

df1['id'] = df1.id.replace(df2.set_index('id')['name'])
print (df1)
    id  values
0  id1      12
1  id2      32
2  id3      42
3  id4      51
4  id5      23
5  id3      14
6  id5     111
7  id9     134

示例：

#Frame with data where I want to replace the 'id' with the name from df2
df1 = pd.DataFrame({'id' : [1, 2, 3, 4, 5, 3, 5, 9], 'values' : [12, 32, 42,    51, 23, 14, 111, 134]})
print (df1)
#Frame containing names linked to ids
df2 = pd.DataFrame({'id' : [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10], 'name' : ['id1',   'id2', 'id3', 'id4', 'id6', 'id7', 'id8', 'id9', 'id10']})
print (df2)

df1['new_map'] = df1.id.map(df2.set_index('id')['name'].to_dict())
df1['new_replace'] = df1.id.replace(df2.set_index('id')['name'])
print (df1)
   id  values new_map new_replace
0   1      12     id1         id1
1   2      32     id2         id2
2   3      42     id3         id3
3   4      51     id4         id4
4   5      23     NaN           5
5   3      14     id3         id3
6   5     111     NaN           5
7   9     134     id9         id9