如何优化df.assign？

Question

我正在处理一个形状为(55025，12)的数据帧(data)上的python，并且我正在尝试分配一个新列，我的代码是：

data_cat=data.assign(
    type0 = lambda dataframe: dataframe['value'].map(lambda x: x>0),
    type1= lambda dataframe: dataframe['value'].map(lambda x: x>1,
    type2 = lambda dataframe: dataframe['value'].map(lambda x: x>2)
)

这需要永远的时间来运行。我如何优化这一点？

谢谢!

Answer 1

您可以直接在原始数据帧上创建新列，以避免复制数据，如果这不会造成伤害的话。

data["type0"] = data["value"].gt(0)
data["type1"] = data["value"].gt(1)
...

除此之外，assign也没问题

data_cat = data.assign(
    type0=data["value"].gt(0),
    type1=data["value"].gt(1),
    ...
)

另请参阅pandas accessors，了解其他一些可能已经在pandas中实现的常见操作。