如何根据记录中其他 4 个字段的布尔运算符有效地更新数据框中的字段？

Question

我正在分析和总结一个数据集（“报告”）作为 Python pandas 数据框。该表显示了 4 个不同数据集（“Inputs”）之间的匹配过程的结果，这些数据集都应该在同一个键上匹配。

在 报告 中，每个 输入 都有一个字段，其中包含与基本数据集匹配数 (>=0) 的计数器。我想更新报告中的一个字段以指示有多少数据集与基本数据匹配（“matchCounter”），因此对于任意数量的成功匹配（即 >0）， matchCounter 应该以 1 递增，最大为 4（即所有四个数据集都与基础数据匹配）。

我在 Jupyter 笔记本中使用大约 100,000 条记录的小型数据集开发了该过程，虽然我成功地更新了 matchCounter 字段，但我怀疑它花费的时间比预期的要长。完整的数据集是 10'000'000 条记录，根据我的粗略计算，我当前的代码需要 8 个多小时才能完成（我认为这是一个非常简单的操作）。

我已经阅读了一些关于提高数据帧性能的文章 (Pandas DataFrame performance)，但是由于我是按顺序迭代行，并且 if 语句是在行中的项目而不是数据帧上测试的，我不知道这是否适用。

这是代码的摘要版本。第一个 for 循环是导致瓶颈的循环：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv(fileIn, header=0)

df['match_count']= 0
df['exclude']= False

# This for loop takes 300+ seconds to execute 100'000 times     
for index, row in df.iterrows():
    matchCounter = 0
    if row['in_deeds'] > 0:
        matchCounter += 1
    if row['in_valuation'] > 0:
        matchCounter += 1
    if row['in_property'] > 0:
        matchCounter += 1
    if row['in_sg'] > 0:
        matchCounter += 1
    df.loc[index,'match_count'] = matchCounter

# This for loop takes only 11.75 seconds
i=0
for index, row in df.iterrows():
    if "EXCL" in row['stat_deeds'].upper():
        i=i+1
        df.loc[index,'exclude']=True
    elif "EXCL" in row['stat_valuation'].upper():
        i=i+1
        df.loc[index,'exclude']=True
    elif "EXCL" in row['stat_property'].upper():
        i=i+1
        df.loc[index,'exclude']=True
    elif "EXCL" in row['stat_sg'].upper():
        i=i+1
        df.loc[index,'exclude']=True

df = df.query('exclude == False')

这是我第一次使用 Pandas，而且我也是 Python 的初学者，所以我认为我犯了一个愚蠢的错误。但我也不确定我的期望是否错误，这只是我应该期待的表现。有没有更好的办法？即使有人能指出我正确的方向，我也会很感激！

Answer 1

OP 评论后更新：

df['match_count']=(df[['in_deeds','in_valuation','in_property','in_sg']]>0).astype(int).sum(axis=1)

以下还将通过获取匹配计数的累积总和来提供每个点（每行）的匹配总数。

df['match_count']=(df[['in_deeds','in_valuation','in_property','in_sg']]>0).astype(int).sum(axis=1).cumsum()

一片一片：

我们首先检查（对于每一行）指定列中的值是否大于零。这将返回一个布尔值True 或False，我们将其转换为整数.astype(int)

df[['in_deeds','in_valuation','in_property','in_sg']]>0).astype(int)

然后我们将每一行的这些值相加.sum(axis=1)。
这将返回一个单列，在该列中，我们知道在每一行上满足了多少条件 (>0)。

我们最终对各行求和以获得匹配的总数（每行）。

我们最终在原始数据框df 中创建一个新列df['match_count']=，并将结果分配给该列。

Answer 2

过去我在迭代数据帧时遇到过类似的问题 - df.iterrows() 乍一看似乎是正确的选择，因为它易于使用，但便利是有代价的。这是a helpful blog，它概述了 pandas 中更有效地迭代的方法。

结果是 - 不要使用iterrows。通常，可以通过使用索引作为迭代器然后使用df.loc 或df.iloc 来访问数据帧的行，如下所示：

for i in df.index:
  print(df.loc[i, :])

使用df.apply

apply 方法允许您将用户定义的函数应用于数据帧的所有列或行。虽然这里的使用可能有点不直观，但它是迄今为止最快的：

import numpy as np
import pandas as pd

def counter(row):

    if np.any(row[row > 0]):
        return np.sum(row[row > 0])
    else:
        return 0

N = 100000

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 2, N),
                   'B': np.random.randint(0, 2, N),
                   'C': np.random.randint(0, 2, N),
                   'D': np.random.randint(0, 2, N)})

df['match-count'] = df.apply(counter, axis=1, raw=True)

这里，该函数将检查数据框的每一行（由axis=1指定）； np.any 如果布尔选择 row[row > 0] 不为空，则返回 True，此时布尔选择会用 np.sum 减少以获得最终计数。我们将raw 关键字参数设置为True，以便传递原始的numpy 数组，该数组应用于减少操作（如求和）以提高性能（参见docs）。

在我的机器上运行大约需要 1.2 秒。

编辑

Gio 的回答显示了我认为在使用 pandas 时是一种很好的做法的原则 - 如果存在可以直接对数据帧进行操作的方法（例如 sum、cumsum），请尝试使用这些方法，因为它们总是会更快。

如果不存在这样的方法，df.apply 在指定要应用的更复杂的操作时会很有用 - 只是对未来的提示！

编辑二

上面的 apply 示例假定数据框中的所有列都用于布尔选择。如果只有特定列具有需要用于计数器的数值，请在 counter 方法中使用 Gio 的建议：

def counter(row):

    selection = row[['in_deeds', 'in_valuation', 'in_property', 'in_sg']] > 0

    if np.any(selection):
        return np.sum(selection)
    else:
        return 0