python - 将 pandas 列中的值替换为缺失键的默认值

Question

我有多个简单的功能需要在我的数据框的某些列的每一行上实现。数据框非常像，超过 1000 万行。我的数据框是这样的：

Date      location   city        number  value
12/3/2018   NY       New York      2      500
12/1/2018   MN       Minneapolis   3      600
12/2/2018   NY       Rochester     1      800
12/3/2018   WA       Seattle       2      400

我有这样的功能：

def normalized_location(row):
    if row['city'] == " Minneapolis":
        return "FCM"
    elif row['city'] == "Seattle":
        return "FCS"
    else:
        return "Other"

然后我使用：

df['Normalized Location'] =df.apply (lambda row: normalized_location (row),axis=1)

这非常慢，我怎样才能提高效率？

标签： pythonpandasdataframelambdareplace

Answer 1

我们可以map使用defaultdict.

from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda: 'Other')
d.update({"Minneapolis": "FCM", "Seattle": "FCS"})

df['normalized_location'] = df['city'].map(d)

print(df)
        Date location         city  number  value normalized_location
0  12/3/2018       NY     New York       2    500               Other
1  12/1/2018       MN  Minneapolis       3    600                 FCM
2  12/2/2018       NY    Rochester       1    800               Other
3  12/3/2018       WA      Seattle       2    400                 FCS

...出于性能原因绕过fillna呼叫。这种方法很容易推广到多个替换。