我有一个df具有列的数据框['metric_type', 'metric_value']。对于每一行，我想确保我有一列名称等于，'metric_type'并且该列的值等于'metric_value'。
我的问题之一是'metric_type'我想摆脱虚假的空间。
考虑数据框df：
df = pd.DataFrame([
['a ', 1],
[' b', 2],
[' c ', 3]
], columns=['metric_type', 'metric_value'])
print(df)
metric_type metric_value
0 a 1
1 b 2
2 c 3
请注意，每个的值'metric_type'在不同的位置都有空格。
我创建了一个要使用的函数，apply但是要花很长时间。
def assign_metric_vals(row):
row[row['metric_type'].replace(" ", "")] = row['metric_value']
return row
使用它时，我得到以下信息：
a b c metric_type metric_value
0 1.0000 nan nan a 1
1 nan 2.00 nan b 2
2 nan nan 3.00 c 3
有没有更好的方法（读为“更快”）来完成同一任务？
将索引设置为metric_type并进行堆叠会更好。
df.set_index(df.metric_type.str.replace(' ', ''), append=True).metric_value.unstack()
示范
df = pd.DataFrame([
['a ', 1],
[' b', 2],
[' c ', 3]
], columns=['metric_type', 'metric_value'])
print(df)
metric_type metric_value
0 a 1
1 b 2
2 c 3
print(df.apply(assign_metric_vals, 1))
a b c metric_type metric_value
0 1.0000 nan nan a 1
1 nan 2.00 nan b 2
2 nan nan 3.00 c 3
或我的方式
idx = df.metric_type.str.replace(' ', '')
d1 = df.set_index(idx, append=True).metric_value.unstack()
print(pd.concat([d1, df], axis=1))
a b c metric_type metric_value
0 1.0000 nan nan a 1
1 nan 2.00 nan b 2
2 nan nan 3.00 c 3
定时
使用更大的 df
df1 = pd.concat([df] * 30000, ignore_index=True)
%%timeit
idx = df1.metric_type.str.replace(' ', '')
d1 = df1.set_index(idx, append=True).metric_value.unstack()
pd.concat([d1, df1], axis=1)
10个循环，最佳3：每个循环77.3毫秒
%%timeit
df1.apply(assign_metric_vals, 1)
1次循环，每循环3：57.4 s最佳
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