apply vs nested for循环

Question

我正在尝试在python中构建一个填充1和0的数据帧，具体取决于一列中的数字：

Date        Hour
2005-01-01  1
2005-01-01  2
2005-01-01  3
2005-01-01  4

我想根据“小时”中的数字创建新列，如果该行等于“小时”中的值，则填充每列1，否则填充0。

Date        Hour HE1 HE2 HE3 HE4
2005-01-01  1    1   0   0   0
2005-01-01  2    0   1   0   0
2005-01-01  3    0   0   1   0
2005-01-01  4    0   0   0   1

我可以使用此代码执行此操作，但需要很长时间：

for x in range(1,5):
    _HE = 'HE' + str(x)
    for i in load.index:
        load.at[i, _HE] = 1 if load.at[i,'Hour']==x else 0

我觉得这对于.apply（）来说是一个很棒的应用程序（没有双关语），但我无法让它正常工作。

你会如何加快速度？

Answer 1

在pandas循环中不建议使用，因为如果存在一些矢量化解决方案则很慢。

注意：在函数apply中也是引擎盖下的循环。

所以使用pandas.get_dummies和DataFrame.add_prefix并join以添加到原始df ：

df = df.join(pd.get_dummies(df['Hour'].astype(str)).add_prefix('HE'))
print (df)
         Date  Hour  HE1  HE2  HE3  HE4
0  2005-01-01     1    1    0    0    0
1  2005-01-01     2    0    1    0    0
2  2005-01-01     3    0    0    1    0
3  2005-01-01     4    0    0    0    1

类似功能有不同的表现：

df = pd.concat([df] * 1000, ignore_index=True)

In [62]: %timeit df.join(pd.get_dummies(df['Hour'].astype(str)).add_prefix('HE'))
3.54 ms ± 277 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

#U9-Forward solution
In [63]: %timeit df.join(df['Hour'].astype(str).str.get_dummies().add_prefix('HE'))
61.6 ms ± 297 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Answer 2

pandas.factorize和数组切片赋值

j, h = pd.factorize(df.Hour)
i = np.arange(len(df))

b = np.zeros((len(df), len(h)), dtype=h.dtype)
b[i, j] = 1

df.join(pd.DataFrame(b, df.index, h).add_prefix('HE'))

         Date  Hour  HE1  HE2  HE3  HE4
0  2005-01-01     1    1    0    0    0
1  2005-01-01     2    0    1    0    0
2  2005-01-01     3    0    0    1    0
3  2005-01-01     4    0    0    0    1

Answer 3

即使它与@ jezrael的答案非常相似，但是，这也好得多，（它只是为get_dummies使用.str访问get_dummies ：

print(df.join(df['Hour'].astype(str).str.get_dummies().add_prefix('HE')))

输出：

         Date  Hour  HE1  HE2  HE3  HE4
0  2005-01-01     1    1    0    0    0
1  2005-01-01     2    0    1    0    0
2  2005-01-01     3    0    0    1    0
3  2005-01-01     4    0    0    0    1