দুটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম কলামের অভিধান তৈরি করার সর্বাধিক দক্ষ উপায় কোনটি?

Question

নিম্নলিখিত পান্ডাস ডেটাফ্রেমকে সংগঠিত করার সবচেয়ে কার্যকরী উপায় কী:

ডেটা =

Position    Letter
1           a
2           b
3           c
4           d
5           e

মত অভিধানে alphabet[1 : 'a', 2 : 'b', 3 : 'c', 4 : 'd', 5 : 'e']?

Answer 1

In [9]: pd.Series(df.Letter.values,index=df.Position).to_dict()
Out[9]: {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}

গতির তুলনা (উউটারের পদ্ধতি ব্যবহার করে)

In [6]: df = pd.DataFrame(randint(0,10,10000).reshape(5000,2),columns=list('AB'))

In [7]: %timeit dict(zip(df.A,df.B))
1000 loops, best of 3: 1.27 ms per loop

In [8]: %timeit pd.Series(df.A.values,index=df.B).to_dict()
1000 loops, best of 3: 987 us per loop

Comments

প্রথমে একটি সিরিজ তৈরি না করে ... ডিক (জিপ (df.Position, df.Letter))

— ওয়াউটার

এফওয়াইআই ..... আমার পদ্ধতিটি হুডের নীচে খুব ঘনিষ্ঠভাবে ওয়াউটার কী করছে, পার্থক্যটি এটি ব্যবহারের izipপরিবর্তে প্রয়োগ করা হয় zip; জেনারেটর আমার অনুমান অনুযায়ী পার্থক্য তৈরি করে

— জেফ

@ ওয়াটার ওভারমিয়ার এটি আমার অ্যাপ্লিকেশনটিতে নিখুঁতভাবে কাজ করে, আপনার অবদানের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ

— ব্যবহারকারী 1083734

— @ জেফ

আমি% timeit ব্যবহৃত - আকৃতি সঙ্গে একটি DataFrame = (100,2) তারিখে, অভি (জিপ ...) সঙ্গে Wouter এর পদ্ধতি 3x দ্রুত জেফ এর চেয়ে ছিল

— Quetzalcoatl

Answer 2

সমস্যাটি সমাধানের জন্য আমি একটি দ্রুততর উপায় পেয়েছি, কমপক্ষে বাস্তবসম্মতভাবে বড় ডেটাসেট ব্যবহার করে: df.set_index(KEY).to_dict()[VALUE]

50,000 সারিতে প্রমাণ:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(32, 120, 100000).reshape(50000,2),columns=list('AB'))
df['A'] = df['A'].apply(chr)

%timeit dict(zip(df.A,df.B))
%timeit pd.Series(df.A.values,index=df.B).to_dict()
%timeit df.set_index('A').to_dict()['B']

আউটপুট:

100 loops, best of 3: 7.04 ms per loop  # WouterOvermeire
100 loops, best of 3: 9.83 ms per loop  # Jeff
100 loops, best of 3: 4.28 ms per loop  # Kikohs (me)

Comments

সম্ভাব্য দ্রুত উত্তরগুলির জন্য সর্বদা নীচে স্ক্রোল করুন!

— নূর ওল্ফ

Answer 3

পাইথন ৩.6-তে দ্রুততম পথটি এখনও ওয়েটার ওভারমিয়ার one অন্যান্য দুটি বিকল্পের তুলনায় কিকোহসের প্রস্তাব ধীর।

import timeit

setup = '''
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(32, 120, 100000).reshape(50000,2),columns=list('AB'))
df['A'] = df['A'].apply(chr)
'''

timeit.Timer('dict(zip(df.A,df.B))', setup=setup).repeat(7,500)
timeit.Timer('pd.Series(df.A.values,index=df.B).to_dict()', setup=setup).repeat(7,500)
timeit.Timer('df.set_index("A").to_dict()["B"]', setup=setup).repeat(7,500)

ফলাফল:

1.1214002349999777 s  # WouterOvermeire
1.1922008498571748 s  # Jeff
1.7034366211428602 s  # Kikohs

Answer 4

টি এল; ডিআর

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'Position':[1,2,3,4,5], 'Letter':['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
>>> dict(sorted(df.values.tolist())) # Sort of sorted... 
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
>>> from collections import OrderedDict
>>> OrderedDict(df.values.tolist())
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)])

দীর্ঘ

সমাধান ব্যাখ্যা: dict(sorted(df.values.tolist()))

প্রদত্ত:

df = pd.DataFrame({'Position':[1,2,3,4,5], 'Letter':['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

[আউট]:

 Letter Position
0   a   1
1   b   2
2   c   3
3   d   4
4   e   5

চেষ্টা করুন:

# Get the values out to a 2-D numpy array, 
df.values

[আউট]:

array([['a', 1],
       ['b', 2],
       ['c', 3],
       ['d', 4],
       ['e', 5]], dtype=object)

তারপরে allyচ্ছিকভাবে:

# Dump it into a list so that you can sort it using `sorted()`
sorted(df.values.tolist()) # Sort by key

বা:

# Sort by value:
from operator import itemgetter
sorted(df.values.tolist(), key=itemgetter(1))

[আউট]:

[['a', 1], ['b', 2], ['c', 3], ['d', 4], ['e', 5]]

শেষ অবধি, 2 উপাদানের তালিকার তালিকাটি একটি ডিকের মধ্যে কাস্ট করুন।

dict(sorted(df.values.tolist())) 

[আউট]:

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

---

সম্পর্কিত

জবাব দেওয়া @ ব্র্যাডবায়ো মন্তব্যে:

যদি কোনও নির্দিষ্ট কীটির জন্য একাধিক মান থাকে এবং আপনি সেগুলি সবগুলি রাখতে চান তবে এটি সবচেয়ে কার্যকর নয় তবে সবচেয়ে স্বজ্ঞাত উপায়:

from collections import defaultdict
import pandas as pd

multivalue_dict = defaultdict(list)

df = pd.DataFrame({'Position':[1,2,4,4,4], 'Letter':['a', 'b', 'd', 'e', 'f']})

for idx,row in df.iterrows():
    multivalue_dict[row['Position']].append(row['Letter'])

[আউট]:

>>> print(multivalue_dict)
defaultdict(list, {1: ['a'], 2: ['b'], 4: ['d', 'e', 'f']})

Comments

এমন কোনও উপায় আছে যা আপনি একাধিক কলামকে মান হিসাবে যুক্ত করতে পারেন{'key': [value1, value2]}

— sbradbio

সংযুক্ত উত্তরটি চেক করুন

— আলভাস

আমি মনে করি মান 1 এবং মান 2 দুটি পৃথক কলাম। আপনি কি {'আইডি' দিয়ে একটি অভিধান তৈরি করতে পারেন: ['দীর্ঘ', 'ল্যাট]}? দীর্ঘ এবং ল্যাট পৃথক কলামে রয়েছে।

— কেএমএস