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python - 用矢量化/应用替换 pandas iterrows

问题描述

考虑以下示例，我将遍历每一行，将它们分成两个样本，并为每行执行一个统计测试：

    for index, row in data.iterrows():
        stat, p = mannwhitneyu(row.iloc[:self.neighbors], row.iloc[self.neighbors:], alternative = 'greater')
        data.loc[index, 'stat'] = stat
        data.loc[index, 'prob'] = p

有什么办法可以加快速度吗？我看到 Apply 或 Vectorization 应该改进它，但我真的不知道如何实现它来实现我想要实现的目标，因为我需要逐行执行相同的测试。

谢谢您的帮助！

标签： pythonpandasloops

解决方案

如果您指定 ，则可以应用于行axis=1。在你的情况下，它会是这样的：

def change_value(row):
    stat, p = mannwhitneyu(row.iloc[:self.neighbors], row.iloc[self.neighbors:], 
    alternative = 'greater')
    row['stat'] = stat
    row['prob'] = p

#Assuming your dataframe is called df
df.apply(change_value, axis=1)

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