基于2个现有列的值将新列分配(添加)到dask数据帧 - 涉及条件语句

Question

我想基于2个现有列的值向现有的dask数据帧添加一个新列,并涉及一个用于检查空值的条件语句:

DataFrame定义

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [0.2, "", 0.345, 0.40, 0.15]})
ddf = dd.from_pandas(df1, npartitions=2)

方法-1尝试过

def funcUpdate(row):
    if row['y'].isnull():
        return row['y']
    else:
        return  round((1 + row['x'])/(1+ 1/row['y']),4)

ddf = ddf.assign(z= ddf.apply(funcUpdate, axis=1 , meta = ddf))

它给出了一个错误:

TypeError: Column assignment doesn't support type DataFrame

方法2

ddf = ddf.assign(z = ddf.apply(lambda col: col.y if col.y.isnull() else  round((1 + col.x)/(1+ 1/col.y),4),axis = 1, meta = ddf))

知道应该怎么做吗？

Answer 1

您可以使用fillna(快速)或使用apply(缓慢但灵活)

Fillna

import pandas as pd

import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [0.2, None, 0.345, 0.40, 0.15]})
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)

ddf['z'] = ddf.y.fillna((100 + ddf.x))

>>> df

   x      y
0  1  0.200
1  2    NaN
2  3  0.345
3  4  0.400
4  5  0.150

>>> ddf.compute()

   x      y        z
0  1  0.200    0.200
1  2    NaN  102.000
2  3  0.345    0.345
3  4  0.400    0.400
4  5  0.150    0.150

当然在这种情况下,因为你的函数使用yif y是null,结果也是null.我假设你不打算这样做,所以我稍微改变了输出.

使用申请

正如任何熊猫专家会告诉你的那样,使用apply10x到100x的减速罚款.请注意.

话虽如此,灵活性很有用.除了提供不正确的元数据之外,您的示例几乎可以正常工作.你正在告诉应用该函数产生一个数据帧,实际上我认为你的函数是为了生成一个系列.您可以让Dask为您猜测元信息(虽然它会抱怨)或者您可以明确指定dtype.两个选项都显示在下面的示例中:

In [1]: import pandas as pd
   ...: 
   ...: import dask.dataframe as dd
   ...: df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [0.2, None, 0.345, 0.40, 0.15]})
   ...: ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
   ...: 

In [2]: def func(row):
   ...:     if pd.isnull(row['y']):
   ...:         return row['x'] + 100
   ...:     else:
   ...:         return row['y']
   ...:     

In [3]: ddf['z'] = ddf.apply(func, axis=1)
/home/mrocklin/Software/anaconda/lib/python3.4/site-packages/dask/dataframe/core.py:2553: UserWarning: `meta` is not specified, inferred from partial data. Please provide `meta` if the result is unexpected.
  Before: .apply(func)
  After:  .apply(func, meta={'x': 'f8', 'y': 'f8'}) for dataframe result
  or:     .apply(func, meta=('x', 'f8'))            for series result
  warnings.warn(msg)

In [4]: ddf.compute()
Out[4]: 
   x      y        z
0  1  0.200    0.200
1  2    NaN  102.000
2  3  0.345    0.345
3  4  0.400    0.400
4  5  0.150    0.150

In [5]: ddf['z'] = ddf.apply(func, axis=1, meta=float)

In [6]: ddf.compute()
Out[6]: 
   x      y        z
0  1  0.200    0.200
1  2    NaN  102.000
2  3  0.345    0.345
3  4  0.400    0.400
4  5  0.150    0.150