python - 迭代熊猫中唯一值的更快方法？

问题描述

我有一些熊猫代码我试图在一个大数据集上运行，尽管使用 apply 它看起来它本质上是迭代和运行缓慢......欢迎提供建议！

我正在尝试对我的数据进行分组。每行都有一个非唯一的事件 ID，每个事件 ID 可以包含多个事件。如果这些事件中的任何一个是特定类型，我希望具有该 ID 的每一行都有一个特定的标志 - 例如，这种类型的事件发生在这个 ID 中。然后我想要一个仅包含 ID 的数据框，该标志显示事件是否在该 ID 中发生。

这是我正在使用的代码：

no_duplicates = df.drop_duplicates(subset=["ID])

def add_to_clean(URN):
    single_df = df[df["URN"] == URN].copy()
    return single_df["Event_type"].sum() > 0

no_duplicates["Event_type"] = no_duplicates["ID"].swifter.apply(add_to_clean)

虽然我尝试使用应用而不是循环，但它似乎仍然在迭代整个代码并且需要很长时间。关于如何提高效率的任何想法？

标签： pythonpandasswifter

如果需要由聚合值填充的新列，请GroupBy.transform改用apply+ join，但transform仅使用一列Event_type：

no_duplicates["Event_type"] = no_duplicates.groupby("URN").Event_type.transform('sum') > 0

python - 迭代熊猫中唯一值的更快方法？

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