概述
def coalesce(values):
not_none = (el for el in values if el is not None)
return next(not_none,None)
df = pd.DataFrame([{'third':'B','first':'A','second':'C'},{'third':'B','first':None,'second':None},{'third':None,'second':None}])
df['combo1'] = df.apply(coalesce,axis=1)
df['combo2'] = df[['second','third','first']].apply(coalesce,axis=1)
print df结果
first second third combo1 combo2 0 A C B A C 1 None C B C C 2 None None B B B 3 None None None None None 4 A None B A B
这个代码可以工作(结果是我想要的),但是它不是很快.
如果我需要[[第二个,第三个,第一个]]]
有些类似于同名的函数从tsql.
我怀疑我可能忽略了一个简单的方法来实现它,在大数据帧(40万行)上表现良好,
我知道有很多方法可以填写我经常在axis = 0上使用的丢失数据
这是什么让我觉得我可能错过了一个easy = 1的选项
你能建议一些更好或更快的东西吗？或者确认这是一样好.
In [169]: pd.isnull(df) Out[169]: first second third 0 False False False 1 True False False 2 True True False 3 True True True 4 False True False
然后使用np.argmin找到第一个非空值的索引.如果所有值都为空,则np.argmin返回0：
In [186]: np.argmin(pd.isnull(df).values,axis=1) Out[186]: array([0,1,2,0])
然后可以使用NumPy整数索引从df中选择所需的值：
In [193]: df.values[np.arange(len(df)),np.argmin(pd.isnull(df).values,axis=1)] Out[193]: array(['A','C','B',None,'A'],dtype=object)
例如,
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'third':'B','second':None}])
mask = pd.isnull(df).values
df['combo1'] = df.values[np.arange(len(df)),np.argmin(mask,axis=1)]
order = np.array([1,0])
mask = mask[:,order]
df['combo2'] = df.values[np.arange(len(df)),order[np.argmin(mask,axis=1)]]产量
first second third combo1 combo2 0 A C B A C 1 None C B C C 2 None None B B B 3 None None None None None 4 A None B A B
如果DataFrame有很多行,则使用argmin而不是df3.apply(coalesce,…)显着更快：
df2 = pd.concat([df]*1000) In [230]: %timeit mask = pd.isnull(df2).values; df2.values[np.arange(len(df2)),axis=1)] 1000 loops,best of 3: 617 µs per loop In [231]: %timeit df2.apply(coalesce,axis=1) 10 loops,best of 3: 84.1 ms per loop
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 在大熊猫煤柱上有更好的可读性吗？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在大熊猫煤柱上有更好的可读性吗？所遇到的程序开发问题。
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