Оптимизация расплава в Python - PullRequest
Новая
       25

Оптимизация расплава в Python

1 голос
/ 04 марта 2020

Ввод df: 

  ID    Date   Start    End
  ABC   2012   15       17
  ABC   2013   11       20
  XYZ   2012   30       50
  XYZ   2014   50       100

Ожидаемый вывод outputdf: 

  ID    Date   Variable Value
  ABC   2012   Start    15
  ABC   2012   End      17
  ABC   2013   Start    11
  ABC   2013   End      20
  XYZ   2012   Start    30
  XYZ   2012   End      50
  XYZ   2014   Start    50
  XYZ   2014   End      100

Код: 

columns=['ID','Date','Variable','Value']
outputdf=pd.DataFrame(index=range(len(df)*2),columns=columns)
tempPos=0
for pos,id in enumerate(df['ID']):
   outputdf.loc[[tempPos,tempPos+1],'ID']=df.loc[pos,'ID']
   outputdf.loc[[tempPos,tempPos+1],'Date']=df.loc[pos,'Date']
   outputdf.loc[tempPos,'Variable']="Start"
   outputdf.loc[tempPos+1,'Variable']="End"
   outputdf.loc[tempPos,'Value']=df.loc[pos,'Start']
   outputdf.loc[tempPos+1,'Value']=df.loc[pos,'End']
   tempPos=tempPos+2

У меня более 100 тыс. Строк, и это занимает очень много времени. Как мне это оптимизировать? Любая помощь приветствуется. Спасибо!

1 Ответ

2 голосов
/ 04 марта 2020

Использование DataFrame.melt: 

(df.melt(id_vars=['ID','Date'],
              var_name='Variable',
              value_name='Value').sort_values(['ID','Date']))

или 

(df.set_index(['ID','Date'])
   .rename_axis(columns='Variable')
   .stack()
   .reset_index(name='Value'))

Выход 

    ID  Date Variable  Value
0  ABC  2012    Start     15
4  ABC  2012      End     17
1  ABC  2013    Start     11
5  ABC  2013      End     20
2  XYZ  2012    Start     30
6  XYZ  2012      End     50
3  XYZ  2014    Start     50
7  XYZ  2014      End    100

Times 

%%timeit
(df.set_index(['ID','Date'])
   .rename_axis(columns='Variable')
   .stack()
   .reset_index(name='Value'))
5.3 ms ± 220 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%%timeit
(df.melt(id_vars=['ID','Date'],
          var_name='Variable',
          value_name='Value').sort_values(['ID','Date']))
5.77 ms ± 329 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%%timeit
columns=['ID','Date','Variable','Value']
outputdf=pd.DataFrame(index=range(len(df)*2),columns=columns)
tempPos=0
for pos,id in enumerate(df['ID']):
   outputdf.loc[[tempPos,tempPos+1],'ID']=df.loc[pos,'ID']
   outputdf.loc[[tempPos,tempPos+1],'Date']=df.loc[pos,'Date']
   outputdf.loc[tempPos,'Variable']="Start"
   outputdf.loc[tempPos+1,'Variable']="End"
   outputdf.loc[tempPos,'Value']=df.loc[pos,'Start']
   outputdf.loc[tempPos+1,'Value']=df.loc[pos,'End']
   tempPos=tempPos+2
9.72 ms ± 1.39 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
...