如何将项目附加到 Pandas 中不同列的列表

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

dic = {'A':['PINCO','PALLO','CAPPO','ALLOP'],
       'B':['KILO','KULO','FIGA','GAGO'],
       'C':[['CAL','GOL','TOA','PIA','STO'],
            ['LOL','DAL','ERS','BUS','TIS'],
            ['PIS','IPS','ZSP','YAS','TUS'],
            []]}
df1 = pd.DataFrame(dic)

我的目标是为每一行插入元素 A作为 column 中包含的列表的第一项C。同时，我想将 的元素设置B为包含在C.

我能够通过使用以下代码行来实现我的目标：

for index, row in df1.iterrows():
    try:
        row['C'].insert(0,row['A'])
        row['C'].append(row['B'])
    except:
        pass

有没有更优雅、更有效的方法来实现我的目标，也许使用一些 Pandas 函数？我想避免 for 循环。

Answer 1

一个好的通用规则是尽可能避免使用applywith ，因为迭代行的成本很高axis=1

您可以将 A 列和 B 列中的每个元素转换为列表map，然后对各行求和。

df1['A'] = df1.A.map(lambda x: [x])  
df1['B'] = df1.B.map(lambda x: [x])
df1.sum(1)
CPU times: user 3.07 s, sys: 207 ms, total: 3.27 s

另一种方法是使用applyaxis=1，它在我的计算机上运行 100 万行时慢了 15 倍

df1.apply(lambda x: [x['A']] + x['C'] + [x['B']], 1)
CPU times: user 48.5 s, sys: 119 ms, total: 48.6 s