如何使用pandas apply替换iterrow？

pandas 是一个强大的数据处理库，通常用于数据分析和操作。iterrows() 和 apply() 是 pandas 中用于遍历数据框（DataFrame）的两种常用方法。iterrows() 是一个生成器，每次迭代返回一个元组，包含索引和行数据（作为 Series）。apply() 则是对数据框或系列应用函数的方法。

如果你想要替换 iterrows() 使用 apply()，通常是因为 apply() 在某些情况下更高效，尤其是在使用向量化操作时。以下是如何使用 apply() 替换 iterrows() 的示例：

示例场景

假设我们有一个数据框 df，其中有一列 price，我们想要将价格大于 100 的行的 status 列设置为 'expensive'，否则设置为 'cheap'。

使用 iterrows()

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'price': [90, 110, 150, 80],
    'status': [''] * 4
})

# 使用 iterrows()
for index, row in df.iterrows():
    if row['price'] > 100:
        df.at[index, 'status'] = 'expensive'
    else:
        df.at[index, 'status'] = 'cheap'

print(df)

使用 apply()

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'price': [90, 110, 150, 80],
    'status': [''] * 4
})

# 定义一个函数来设置状态
def set_status(row):
    if row['price'] > 100:
        return 'expensive'
    else:
        return 'cheap'

# 使用 apply()
df['status'] = df.apply(set_status, axis=1)

print(df)

优势

• 性能：apply() 通常比 iterrows() 更快，尤其是在使用向量化操作时。
• 简洁性：apply() 可以使代码更简洁，更容易理解。

类型

• axis=0：按列应用函数。
• axis=1：按行应用函数。

应用场景

• 数据转换：例如，根据某些条件修改数据框中的值。
• 数据清洗：例如，处理缺失值或异常值。
• 数据分析：例如，计算每行的统计量。

遇到的问题及解决方法

如果你在使用 apply() 时遇到性能问题，可以考虑以下几点：

1. 向量化操作：尽可能使用 pandas 内置的向量化函数，如 df[df['price'] > 100]['status'] = 'expensive'。
2. 优化函数：确保传递给 apply() 的函数是高效的。
3. 并行处理：对于大数据集，可以考虑使用 pandas 的并行处理功能，如 swifter 库。

参考链接

• pandas.apply
• pandas.iterrows

通过这些方法，你可以有效地使用 apply() 替换 iterrows()，从而提高代码的性能和可读性。