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python - 列表理解熊猫作业

问题描述

如何使用列表理解或任何其他技术来重构我拥有的代码？我正在处理 DataFrame，在第一个示例中修改值，并在第二个示例中添加新列。

示例 1

df['start_d'] = pd.to_datetime(df['start_d'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%b-%d')
df['end_d'] = pd.to_datetime(df['end_d'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%b-%d')

示例 2

df['col1']  = 'NA'
df['col2'] = 'NA'

我宁愿避免使用apply，只是因为它会增加行数

标签： pythonpandasoptimizationrefactoring

解决方案

我认为需要简单地循环，特别是如果想要避免应用和许多列：

cols = ['start_d','end_d']

for c in cols:
    df[c] = pd.to_datetime(df[c],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%b-%d')

如果需要list comprehension，concat因为结果是list of Series：

comp = [pd.to_datetime(df[c],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%b-%d') for c in cols]
df = pd.concat(comp, axis=1)

但这里仍然是可能的解决方案apply：

df[cols]=df[cols].apply(lambda x: pd.to_datetime(x ,errors='coerce')).dt.strftime('%Y-%b-%d')

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