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python - 更新熊猫数据帧子集的子集的值对于大型数据集来说太慢了

问题描述

问题陈述：我正在处理医院所有就诊的交易数据，我需要在每个患者的第一次坏账交易之后删除每笔坏账交易。

我遇到的问题：我的代码适用于一个小型数据集，但实际数据集大约为 5GB 和 13M 行。代码已经运行了好几天了，仍然没有完成。作为背景，我的代码位于标准工作 PC 上运行的 Jupyter 笔记本中。

样本数据

import pandas as pd

    df = pd.DataFrame({"PatientAccountNumber":[113,113,113,113,225,225,225,225,225,225,225], 
                       "TransactionCode":['50','50','77','60','22','77','25','77','25','77','77'],
                       "Bucket":['Charity','Charity','Bad Debt','3rd Party','Self Pay','Bad Debt',
                                 'Charity','Bad Debt','Charity','Bad Debt','Bad Debt']})
    
    
    print(df)

示例数据框

    PatientAccountNumber TransactionCode     Bucket
0                    113              50    Charity
1                    113              50    Charity
2                    113              77   Bad Debt
3                    113              60  3rd Party
4                    225              22   Self Pay
5                    225              77   Bad Debt
6                    225              25    Charity
7                    225              77   Bad Debt
8                    225              25    Charity
9                    225              77   Bad Debt
10                   225              77   Bad Debt

解决方案

for account in df['PatientAccountNumber'].unique():
    mask = (df['PatientAccountNumber'] == account) & (df['Bucket'] == 'Bad Debt')
    df.drop(df[mask].index[1:],inplace=True)

print(df)

期望结果（每位患者最多应有一笔坏账交易）

   PatientAccountNumber TransactionCode     Bucket
0                   113              50    Charity
1                   113              50    Charity
2                   113              77   Bad Debt
3                   113              60  3rd Party
4                   225              22   Self Pay
5                   225              77   Bad Debt
6                   225              25    Charity
8                   225              25    Charity

替代解决方案

for account in df['PatientAccountNumber'].unique():
    mask = (df['PatientAccountNumber'] == account) & (df['Bucket'] == 'Bad Debt')
    mask = mask & (mask.cumsum() > 1)
    df.loc[mask, 'Bucket'] = 'DELETE'

df = df[df['Bucket'] != 'DELETE]

尝试使用 Dask

我想也许 Dask 可以帮助我，但我得到了以下错误代码：

  1. 在第一个解决方案上使用 Dask -“NotImplementedError：仅支持具有匹配分区结构的其他系列对象的系列 getitem”
  2. 在第二种解决方案中使用 Dask -“TypeError：'_LocIndexer' 对象不支持项目分配”

标签： pythonpandasperformancebigdatadask

解决方案

您可以在 accountNumber 和 Bucket 上使用 df.duplicated 并检查 Bucket 是否为坏账来解决此问题：

df[~(df.duplicated(['PatientAccountNumber','Bucket']) & df['Bucket'].eq("Bad Debt"))]

   PatientAccountNumber TransactionCode     Bucket
0                   113              50    Charity
1                   113              50    Charity
2                   113              77   Bad Debt
3                   113              60  3rd Party
4                   225              22   Self Pay
5                   225              77   Bad Debt
6                   225              25    Charity
8                   225              25    Charity

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