SVERWEIS äquivalente Funktion zum nachschlagen der Wert in pandas DataFrame

Habe ich ein pandas dataframe folgende Struktur:

DF_Cell, DF_Site
C1,A
C2,A
C3,B
C4,B
C5,B

Und ich haben eine sehr lange Schleife (100 Millionen Iterationen), in denen ich behandle eins nach dem anderen Zeichenfolgen entsprechen, die für die "DF_Cell" - Spalte in der DataFrame (erste Schleife iteration erstellt C1, zweite iteration erstellt, C2, etc...).

Ich würde gerne lookup in der dataframe den DF_Site entsprechend der Zelle (DF_Cell) behandelt in der Schleife.

Einer Weise, die ich denken konnte, war, die behandelte Zelle in einer Zelle DataFrame und dann Links Zusammenführen, aber das ist viel zu ineffizient, um für so große Daten.

Gibt es eine bessere Möglichkeit?

InformationsquelleAutor Alexis Eggermont | 2014-01-09
  1. 6

    Vielleicht wollen Sie DF_Cell als index*:

    In [11]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col='DF_Cell')
         # or df.set_index('DF_Cell', inplace=True)

In [12]: df
Out[12]: 
        DF_Site
DF_Cell        
C1            A
C2            A
C3            B
C4            B
C5            B

    Dann können Sie beziehen sich auf die Zeile, oder einen bestimmten Eintrag, mit loc:

    In [13]: df.loc['C1']
Out[13]: 
DF_Site    A
Name: C1, dtype: object

In [14]: df.loc['C1', 'DF_Site']
Out[14]: 'A'

    *Vorausgesetzt, diese hat zwei Spalten, die Sie nutzen könnten squeeze=True.

    InformationsquelleAutor Andy Hayden
  2. 0

    Ich nicht wirklich verstehe, was du meinst in deinem ersten Absatz, aber in der Lage sein, um eine Feld-Wert durch einen Verweis auf den entsprechenden Typ in einer anderen Spalte, ich Stimme Alexis' Beispiel wie die meisten Redewendungen und effiziente Art und Weise, es zu tun in der pandas. Aber wenn dies wirklich repräsentativ für Ihre Daten-Struktur, können Sie einfach ein dict.

        data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

    data['a'] 
    # 2

    map(lambda y: x[y]+1, ['c', 'b', 'a'])
    # [4, 3, 2]
    InformationsquelleAutor Sean Geoffrey Pietz
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