Каков наиболее эффективный способ создания словаря двух столбцов фрейма данных pandas?

Question

Каков наиболее эффективный способ создания словаря двух столбцов фрейма данных pandas?

каков наиболее эффективный способ организации следующих панд Dataframe:

data =

Position    Letter

1           a

2           b

3           c

4           d

5           e

в словарь как alphabet[1 : 'a', 2 : 'b', 3 : 'c', 4 : 'd', 5 : 'e']?

588 3

python dictionary pandas dataframe

3 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

Jeff · Accepted Answer · 2013-07-02 17:12:55

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

сравнение скорости (используя метод Ваутера)

In [6]: df = 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 Series(df.A.values,index=df.B).to_dict()
1000 loops, best of 3: 987 us per loop

Kikohs · Accepted Answer · 2016-09-01 18:56:11

Я нашел более быстрый способ решить проблему, по крайней мере, на реально больших наборов данных с использованием: df.set_index(KEY).to_dict()[VALUE]

доказательство на 50 000 строк:
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']
выход:
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)

pakobill · Accepted Answer · 2018-08-24 11:28:13

в Python 3.6 самый быстрый способ по-прежнему является WouterOvermeire. Предложение кикохса медленнее, чем два других варианта.
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)
результаты:
1.1214002349999777 s  # WouterOvermeire
1.1922008498571748 s  # Jeff
1.7034366211428602 s  # Kikohs