如何有效地将函数应用于Pandas面板的每个DataFrame

2019年8月4日 214次阅读

我正在尝试将函数应用于Pandas面板中的每个DataFrame.我可以把它写成循环,但索引似乎需要很长时间.我希望内置的Pandas功能可能会更快.

我的数据框看起来像(实际上每列约50行)：

mydata = pd.DataFrame( { 'hits' : [ 123, 456,678 ], 'sqerr' : [ 253, 641, 3480] } )

它们被安排在一个带有多索引键的面板中：

mydict = { (0, 20 ) : mydata, (30, 40 ) : moredata }
mypanel = pd.Panel( mydict )

小组看起来像这样：

<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 1600 (items) x 48 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: (-4000, -4000) to (3800, 3800)
Major_axis axis: 0 to 47
Minor_axis axis: hits to sqerr

我有一个函数,它接受一个DataFrame并输出一个数字：

def condenser( df ):
    return some_stuff( df['hits'], df['sqerr'] )

我想将我的Panel缩小为一个系列,由我的多索引索引,并将我的聚光器函数的结果作为其值.

我可以：

intermediate = []
for k, df in mypanel.iteritems():
    intermediate.append( condenser( df ) )

result = pd.Series( results, index = pypanel.items )

它给出了所需的结果,但是当我描述它时,只有4％的时间花在我的冷凝器功能上.大部分时间花在iteritems和__getitem__上所以我想知道它是否可以做得更好.

我查看了mypanel.apply(冷凝器,轴=’项目’),但这会分别在我的DataFrames的每一列上循环.有什么东西可以将函数应用于每个DataFrame吗？

附：我使用的是Python 2.7.9和pandas 0.15.2

最佳答案 申请是正确的,但用法是：

mypanel.apply(冷凝器,轴= [1,2])

这将48 x 2 DataFrame传递到冷凝器.

点赞