Python 進行 DataFrame 數據處理的過程中，需要判斷某一列中的值（條件），然后對其他兩列或三列進行求和（均值/最值）等運算，并把運算結果存儲在新的一列中。干說可能覺得比較暈，我們來看一個例子：

下表 data_base 中，預測區間這一列共有 1/2/3/4 類值，現需要生成新列預測概率，新列的計算規則為：

• 若預測區間=1，則求分類概率_1與分類概率_2的均值；
• 若預測區間=2/3，則求分類概率_1與分類概率_2與分類概率_3的均值；
• 若預測區間=4，則為分類概率_1的值；

?需求應該說清楚了，下面我們來看看根據上述計算規則，傳統的代碼怎么寫。

傳統代碼思路：

iterrows() 遍歷?data_base 表，使用 for ... if ... elif ...計算預測概率的值，

import time start_1 =time.clock()#記錄代碼開始運行時間data_base[u'預測概率_1'] = 0#賦初始值for index,row in data_base.iterrows():if (row['預測區間'] == 1):data_base.loc[index, '預測概率_1'] = ((data_base.loc[index, '分類概率_1'] + data_base.loc[index, '分類概率_2'])/2).astype(float)elif (row['預測區間'] == 2) | (row['預測區間'] == 3):data_base.loc[index, '預測概率_1'] = ((data_base.loc[index, '分類概率_1'] + data_base.loc[index, '分類概率_2']+data_base.loc[index, '分類概率_3'])/3).astype(float)elif (row['預測區間'] == 4):data_base.loc[index, '預測概率_1'] = ((data_base.loc[index, '分類概率_1'])).astype(float)end_1 = time.clock()#記錄代碼結束運行時間 print('Running time: %s Seconds'%(end_1-start_1))#輸出耗時

輸出：Running time: 539.8234579883166 Seconds

?一萬四千行數據，運行了將近十分鐘...........

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下面來看看比他快 6 萬倍的代碼（思路：lambda...if...else(if...else...) 定義計算規則，然后使用 map() 函數做映射）：

start_2 =time.clock()a = data_base[u'預測區間'].tolist() x = data_base[u'分類概率_1'].tolist() y = data_base[u'分類概率_2'].tolist() z = data_base[u'分類概率_3'].tolist()b = list(map(lambda a, x, y, z: (x+y+z)/3 if (a==2)|(a==3) else ((x+y)/2 if a==1 else(x if a==4 else 0)),a, x, y, z)) b = pd.DataFrame(b, columns=['預測概率_2'])#轉化成dataframe格式 data_base = pd.concat([data_base, b['預測概率_2']], axis = 1, join='outer', sort=False)end_2 = time.clock() print('Running time: %s Seconds'%(end_2-start_2))

輸出：Running time: 0.009003164524415297 Seconds

539.823?/ 0.009 ~~ 60000 （這可不就是快了 6 萬倍嘛！哈哈......）

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下面我們看看求的結果是否一樣，不管代碼快了多少，如果算錯了那就沒有任何意義：

data_base_out = data_base[['級別', '行業', '年份', '預測區間','分類概率_1', '分類概率_2', '分類概率_3','預測概率_1','預測概率_2']] data_base_out.head()

對比后兩列，一致！?

抽查一些值，根據計算規則手動算一算 ，對比表中代碼給出的值，一致！?

完美~~~

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?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的特征计算 - 遍历求值提速 6 万倍 lambda...if...else(if...else...) +map() 对比 iterrows() - Python代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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