Groupby和命名聚合| 优化熊猫中的数据帧生成

车莫雷诺

我在Pandas中有一个带有某些列的数据框，如下所示：

data = {
    'CODIGO_SINIESTRO': [10476434, 10476434, 4482524, 4482524, 4486110],
    'CONDICION': ['PASAJERO', 'CONDUCTOR', 'MOTOCICLISTA', 'CICLISTA', 'PEATON'],
    'EDAD': [62.0, 29.0, 26.0, 47.0, 33.0],
    'SEXO': ['MASCULINO', 'FEMENINO', 'FEMENINO', 'MASCULINO', 'FEMENINO']
}

df = pd.DataFrame(data)

输出：

    CODIGO_SINIESTRO    CONDICION       EDAD    SEXO
0   10476434            PASAJERO        62.0    MASCULINO
1   10476434            CONDUCTOR       29.0    MASCULINO
2   4482524             MOTOCICLISTA    26.0    MASCULINO
3   4482524             CICLISTA        47.0    MASCULINO
4   4486110             PEATON          33.0    FEMENINO

因此，我想创建另一个按'CODIGO_SINIESTRO'列分组的数据框，并且希望以下列类似于result：

'CODIGO_SINIESTRO'：该行的ID。
'PROMEDIO_EDAD'：此列将存储edad平均值。
'CANTIDAD_HOMBRES'：此列将存储基于该列的男性计数'SEXO'。
'CANTIDAD_HOMBRES'：此列将根据'SEXO'列存储女性素计数。

最后，我想要五个额外的列，其名称等于'CONDICION'column的四个可能值，如果值存在，则此值将存储1，否则将存储0。

因此，我编写了此解决方案并按预期工作，但是我的数据集中有很多行（150k +），解决方案很慢（5分钟）。这是我的代码：

df_final = df.groupby(['CODIGO_SINIESTRO']).agg(
    CANTIDAD_HOMBRES=pd.NamedAgg(column='SEXO', aggfunc=lambda x: (x=='MASCULINO').sum()),
    CANTIDAD_MUJERES=pd.NamedAgg(column='SEXO', aggfunc=lambda x: (x=='FEMENINO').sum()),
    PROMEDIO_EDAD=pd.NamedAgg(column='EDAD', aggfunc=np.mean),
    MOTOCICLISTA=pd.NamedAgg(column='CONDICION', aggfunc=lambda x: (x=='MOTOCICLISTA').any().astype(int)),
    CONDUCTOR=pd.NamedAgg(column='CONDICION', aggfunc=lambda x: (x=='CONDUCTOR').any().astype(int)),
    PEATON=pd.NamedAgg(column='CONDICION', aggfunc=lambda x: (x=='PEATON').any().astype(int)),
    CICLISTA=pd.NamedAgg(column='CONDICION', aggfunc=lambda x: (x=='CICLISTA').any().astype(int)),
    PASAJERO=pd.NamedAgg(column='CONDICION', aggfunc=lambda x: (x=='PASAJERO').any().astype(int))
).reset_index()

输出：

    CODIGO_SINIESTRO    CANTIDAD_HOMBRES    CANTIDAD_MUJERES    PROMEDIO_EDAD ...    
                                                    
 0    4482524                  1                      1               36.5  
 1    4486110                  0                      1               33.0  
 2    10476434                 1                      1               45.5


... MOTOCICLISTA    CONDUCTOR   PEATON  CICLISTA    PASAJERO
        1               0         0        1           0
        0               0         1        0           0
        0               1         0        0           1

我如何优化此解决方案？，还有其他解决方法吗？

谢谢。

戴维·埃里克森

使用矢量化方法进行预聚合应该更加高效（事实证明，速度要快100倍）：

df['PROMEDIO_EDAD']= df.groupby('CODIGO_SINIESTRO')['EDAD'].transform(np.mean)
df['CANTIDAD_HOMBRES'] = np.where(df['SEXO'] == 'MASCULINO', 1, 0)
df['CANTIDAD_MUJERES'] = np.where(df['SEXO'] == 'FEMENINO', 1, 0)
for col in df['CONDICION'].unique():
    df[col] = np.where(df['CONDICION'] == col, 1, 0)
df = df.groupby(['CODIGO_SINIESTRO', 'PROMEDIO_EDAD']).sum().reset_index().drop('EDAD', axis=1)
df.iloc[:,2:] = (df.iloc[:,2:] > 0).astype(int)
df
Out[1]: 
   CODIGO_SINIESTRO  PROMEDIO_EDAD  CANTIDAD_HOMBRES  CANTIDAD_MUJERES  \
0           4482524           36.5                 1                 1   
1           4486110           33.0                 0                 1   
2          10476434           45.5                 1                 1   

   PASAJERO  CONDUCTOR  MOTOCICLISTA  CICLISTA  PEATON  
0         0          0             1         1       0  
1         0          0             0         0       1  
2         1          1             0         0       0

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。