【问题标题】：Dask - Merge multiple columns into a single columnDask - 将多列合并为一列
【发布时间】：2020-04-14 14:34:57
【问题描述】：

我有一个如下的 dask 数据框：

   Column1  Column2  Column3  Column4  Column5
 0    a        1        2        3        4
 1    a        3        4        5
 2    b        6        7        8
 3    c        7        7

我想有效地将所有列合并为一个列。我希望每一行都是一个单个字符串。如下：

   Merged_Column
 0    a,1,2,3,4   
 1    a,3,4,5  
 2    b,6,7,8  
 3    c,7,7,7

我见过this question，但它似乎效率不高，因为它使用了apply 函数。我怎样才能尽可能高效地做到这一点？（速度+内存使用）或者是 apply 并不像我认为的那样有问题，因为这是 dask，而不是 pandas。

这是我尝试过的。看起来它正在工作，但我担心它在大数据帧中的速度。

cols= df.columns
df['combined'] = df[cols].apply(func=(lambda row: ' '.join(row.values.astype(str))), axis=1, meta=('str'))
df = df.drop(cols, axis=1)

我还需要去掉列标题。

【问题讨论】：

标签： python pandas dask

【解决方案1】：

Lambda 函数会占用每一行，因此可能会影响进程的速度

所以如果我们按列应用操作会很快

df = df.astype(str)
df["Column1"]+","+df["Column2"]+","+df["Column3"]+","+df["Column4"]+","+df["Column5"]

【讨论】：

【解决方案2】：

当您必须加入字符串时，@saravanan saminathan 方法胜出。这里有一些时间与dask

import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd

N = int(1e6)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,[N,10]))
df = dd.from_pandas(df, npartitions=4)
df = df.astype("str")
df_bk = df.copy()

申请

%%time
df["comb"] = df.apply(lambda x:",".join(x), axis=1,meta=("str"))
df = df.compute()

CPU times: user 44.4 s, sys: 925 ms, total: 45.3 s
Wall time: 44.6 s

添加（显式）

df = df_bk.copy()

%%time
df["comb"] = df[0]+","+df[1]+","+df[2]+","+df[3]+","+df[4]+","+\
             df[5]+","+df[6]+","+df[7]+","+df[8]+","+df[9]

df = df.compute()

CPU times: user 8.95 s, sys: 860 ms, total: 9.81 s
Wall time: 9.56 s

添加（循环）

如果您有很多列并且不想写下所有列

df = df_bk.copy()

%%time
df["comb"] = ''
for col in df.columns:
    df["comb"]+=df[col]+","

df = df.compute()

CPU times: user 11.6 s, sys: 1.32 s, total: 12.9 s
Wall time: 12.3 s

【讨论】：

标题 'Add(loop)' 下的代码 sn-p 在 df["comb"] 列中返回 'nan's。你确定这有效吗？
我刚刚在循环之前检查了 df 内部的内容，它包含 nans 以外的值。