Pandas：将特定功能应用于列并在新数据框中创建列

Question

我有一个数据框df1，像这样：

date        sentence
29/03/1029  i like you
.....

我想像这样创建新的数据框df2：

date         verb    object
29/03/2019   like    you
....

使用这样的功能：

def getSplit(df1):
    verbList = []
    objList  = []
    df2 = pd.DataFrame()
    for row in df1['sentence']:
        verb = getVerb(row)
        obj  = getObj(row)
        verbList.append(verb)
        objList.append(obj)
    df2 = df1[[date]].copy
    df2['verb'] = verbList
    df2['object'] = objList
    return df2

我的函数运行良好，但速度很慢。有人可以帮我改进一下功能，以便运行得更快吗？

谢谢

Answer 1

你可以使用pandas的@​​987654321@方法来快速处理：-

getverb(row):
    pass  # Your function
getobj(row):
    passs # Your function
df2 = df1.copy()  # Making copy of your dataframe.

df2['verb'] = df2['sentence'].apply(getverb)
df2['obj'] = df2['sentence'].apply(getobj)
df2.drop('sentence', axis=1, inplace=True)  # Droping sentence column
df2

希望对你有帮助。 （接受并支持答案）