如何提高計算速度str到float

Question

df['distance'].iloc[0]

output：'0.02790952'

type(df['distance'].iloc[0])

output：str

df.shape

(118884, 40)

我嘗試將字符串解析為浮點數

for i in tqdm(range(len(df['distance']))):
    df['distance'].iloc[i] = float(df['distance'].iloc[i])

Answer 1

這是幾種方法之間的快速比較。 我使用了單列 DataFrame，有 100 萬行。

使用.apply(np.float)

%%timeit 
df[0].apply(np.float)
476 ms ± 6.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

使用.astype(float)

%%timeit
df[0].astype(float)
336 ms ± 2.66 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

使用pd.to_numeric

%%timeit
pd.to_numeric(df[0])
244 ms ± 2.28 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

使用pd.Series和dtype參數

%%timeit
pd.Series(df[0], dtype=np.float64)
333 ms ± 2.88 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

獲勝者是pd.to_numeric ，對於任何閱讀此內容的人，如果您想到更快的方法，請發表評論！