相关疑难解决方法(0)

如何s通过字典替换Pandas系列中的值d已被多次询问和重新询问.

推荐的方法(1,2,3,4)是要么使用s.replace(d),有时也使用s.map(d)如果所有的系列值是在字典键找到.

但是,使用性能s.replace通常非常慢,通常比简单的列表理解慢5-10倍.

替代方案,s.map(d)具有良好的性能,但仅在词典中找到所有键时才建议使用.

为什么s.replace这么慢,如何提高性能？

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 1000, 1000000)})
lst = df['A'].values.tolist()

##### TEST 1 #####

d = {i: i+1 for i in range(1000)}

%timeit df['A'].replace(d)                          # 1.98s
%timeit [d[i] for i in lst]                         # 134ms

##### TEST 2 #####

d = {i: i+1 for i in range(10)}

%timeit …