python - pandas dataframe如何进行大规模的赋值?
本文介绍了python - pandas dataframe如何进行大规模的赋值?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
问 题
小弟新手,现在在处理一个二百多万的dataset,把他读取成pandas的dataframe后想根据每列特征值的不同做一个分类赋值。可是直接用datafrane做起来很慢,一个数据点都需要两三秒左右。求问有没有什么快捷的办法处理?谢谢!
比如:
price post_code year month property_type whether_new \
0 0 155000 N20 9AQ 1995 1 F Y
1 1 67500 SE1 4HG 1995 1 F Y
2 2 99950 SE1 0RD 1995 1 S Y
3 3 102000 N3 1AE 1995 1 F N
4 4 100000 W11 1PN 1995 1 S N
5 5 57500 SW4 0NU 1995 1 F N
我想把property type里的F全换成'000',s全换成'001'.
解决方案
看到你的数据了,我这里飞快啊,全替换1秒都不到:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data.csv')
df.property_type = df.property_type.map({'F': '000', 'S': '001'})
data.csv里面有两百万记录,我随机生成的
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