У меня есть небольшой кадр данных ниже расходов на 4 человека. Существует пустой столбец под названием «Оценка». Я хотел бы оценить тех, кто потратил более 100 долларов, на оценку A и оценку B для тех, кто потратил менее 100 долларов. Каков наиболее эффективный метод заполнения столбца «Оценка», если это большой фрейм данных?
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'],
'Spending':[130,22,313,46]})
df['Grade']=''
Вы можете использовать numpy.where:
df['Grade']= np.where(df['Spending'] > 100 ,'A','B')
print (df)
Customer Spending Grade
0 Bob 130 A
1 Ken 22 B
2 Steve 313 A
3 Joe 46 B
Время:
df=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'],
'Spending':[130,22,313,46]})
#[400000 rows x 4 columns]
df = pd.concat([df]*100000).reset_index(drop=True)
In [129]: %timeit df['Grade']= np.where(df['Spending'] > 100 ,'A','B')
10 loops, best of 3: 21.6 ms per loop
In [130]: %timeit df['grade'] = df.apply(lambda row: 'A' if row['Spending'] > 100 else 'B', axis = 1)
1 loop, best of 3: 7.08 s per loop
Самый быстрый способ сделать это - использовать лямбда-функцию с функцией применения.
df['grade'] = df.apply(lambda row: 'A' if row['Spending'] > 100 else 'B', axis = 1)
apply работает очень медленно. Пожалуйста, проверьте время в моем ответе. 15.12.2016 
