python – 为什么使用pandas.assign而不是简单地初始化新列?
发布时间:2020-12-20 12:05:19 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我刚刚发现了pandas数据帧的assign方法,它看起来不错,与R中的dplyr的mutate非常相似.但是,我总是通过“动态”初始化一个新列来获得.分配是否更好? 例如(基于pandas文档中的示例),要在数据框中创建新列,我可以这样做: df = DataFrame({'A': range(1,11),'B'
我刚刚发现了pandas数据帧的assign方法,它看起来不错,与R中的dplyr的mutate非常相似.但是,我总是通过“动态”初始化一个新列来获得.分配是否更好?
例如(基于pandas文档中的示例),要在数据框中创建新列,我可以这样做: df = DataFrame({'A': range(1,11),'B': np.random.randn(10)}) df['ln_A'] = np.log(df['A']) 但是pandas.DataFrame.assign文档建议这样做: df.assign(ln_A = lambda x: np.log(x.A)) # or newcol = np.log(df['A']) df.assign(ln_A=newcol) 两种方法都返回相同的数据帧.实际上,第一种方法(我的’动态’方法)比.assign方法(1000次迭代的0.3526602769998135秒)明显更快(1000次迭代0.20225788200332318秒). 那么我有理由停止使用旧方法来支持df.assign吗? 解决方法
不同之处在于您是希望修改现有帧还是创建新帧,同时保持原始帧的原样.
特别是,DataFrame.assign返回一个新对象,该对象具有原始数据的副本以及请求的更改…原始帧保持不变. 在您的特定情况下: >>> df = DataFrame({'A': range(1,'B': np.random.randn(10)}) 现在假设您希望创建一个新框架,其中A无处不在,而不会破坏df.然后你可以使用.assign >>> new_df = df.assign(A=1) 如果您不希望保持原始值,那么显然df [“A”] = 1将更合适.这也解释了速度差异,必要时.assign必须复制数据,而[…]则没有. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |