熊猫数据框索引匹配

Question

我想知道是否有更有效的方法来执行在Excel中流行的“索引和匹配”类型的函数。例如，给定两个熊猫DataFrame，用在df_2中找到的信息更新df_1：

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame({'num_a':[1, 2, 3, 4, 5],
                     'num_b':[2, 4, 1, 2, 3]})    
df_2 = pd.DataFrame({'num':[1, 2, 3, 4, 5],
                     'name':['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

我正在使用在df_1和df_2中都具有约80,000行的数据集，我的目标是在df_1中创建两个新列，即“ name_a”和“ name_b”。

下面是我能想到的最有效的方法。有有是一个更好的办法！

name_a = []
name_b = []
for i in range(len(df_1)):

    name_a.append(df_2.name.iloc[df_2[
                  df_2.num == df_1.num_a.iloc[i]].index[0]])
    name_b.append(df_2.name.iloc[df_2[
                  df_2.num == df_1.num_b.iloc[i]].index[0]])

df_1['name_a'] = name_a
df_1['name_b'] = name_b

导致：

>>> df_1.head()
   num_a  num_b name_a name_b
0      1      2      a      b
1      2      4      b      d
2      3      1      c      a
3      4      2      d      b
4      5      3      e      c

Answer 1

高水平

• 创建字典以用于 replace
• replace，rename列和join

m = dict(zip(
    df_2.num.values.tolist(),
    df_2.name.values.tolist()
))

df_1.join(
    df_1.replace(m).rename(
        columns=lambda x: x.replace('num', 'name')
    )
)

   num_a  num_b name_a name_b
0      1      2      a      b
1      2      4      b      d
2      3      1      c      a
3      4      2      d      b
4      5      3      5      c

分解

replace用字典应该很快。建立字典形式有很多方法df_2。实际上，我们可以使用pd.Series。我选择使用dict和进行构建，zip因为我发现它更快。

建造 m

选项1

m = df_2.set_index('num').name

选项2

m = df_2.set_index('num').name.to_dict()

选项3

m = dict(zip(df_2.num, df_2.name))

选项4（我的选择）

m = dict(zip(df_2.num.values.tolist(), df_2.name.values.tolist()))

m 建造时间

1000 loops, best of 3: 325 µs per loop
1000 loops, best of 3: 376 µs per loop
10000 loops, best of 3: 32.9 µs per loop
100000 loops, best of 3: 10.4 µs per loop

%timeit df_2.set_index('num').name
%timeit df_2.set_index('num').name.to_dict()
%timeit dict(zip(df_2.num, df_2.name))
%timeit dict(zip(df_2.num.values.tolist(), df_2.name.values.tolist()))

更换 num

同样，我们有选择，这里是一些时间。

%timeit df_1.replace(m)
%timeit df_1.applymap(lambda x: m.get(x, x))
%timeit df_1.stack().map(lambda x: m.get(x, x)).unstack()

1000 loops, best of 3: 792 µs per loop
1000 loops, best of 3: 959 µs per loop
1000 loops, best of 3: 925 µs per loop

我选择...

df_1.replace(m)

  num_a num_b
0     a     b
1     b     d
2     c     a
3     d     b
4     5     c

重命名列

df_1.replace(m).rename(columns=lambda x: x.replace('num', 'name'))

  name_a name_b   <-- note the column name change
0      a      b
1      b      d
2      c      a
3      d      b
4      5      c

加入

df_1.join(df_1.replace(m).rename(columns=lambda x: x.replace('num', 'name')))

   num_a  num_b name_a name_b
0      1      2      a      b
1      2      4      b      d
2      3      1      c      a
3      4      2      d      b
4      5      3      5      c