有没有比在 python 中使用 loc 更快的方法来根据现有数据框填充数据框中的新列？答案

【问题标题】：Is there a faster way to fill in a new column in a dataframe based on exsiting ones than using loc in python?有没有比在 python 中使用 loc 更快的方法来根据现有数据框填充数据框中的新列？
【发布时间】：2021-03-01 22:55:02
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含工厂每天生产的产品总数，但它是一个累积字段，而不是每日值。我试图通过从第二天的数字中减去每天的累积数字来计算每日值。这是我正在使用的代码。我正在使用loc 来确保它将新值插入到原始数据框中。这样，1000 行需要 10 秒，这有点长，因为原始数据要大得多。想知道是否有更快的方法。

之前：

    date        sum     
0   2020-03-24  10  
1   2020-03-25  50  
2   2020-03-26  90  
3   2020-03-27  140 
4   2020-03-28  180

代码：

for i in range(1, 1000):
    data.loc[i, 'daily_products'] = data.loc[i, 'sum'] - data.loc[i-1, 'sum']

之后：

    date        sum     daily_products
0   2020-03-24  10  
1   2020-03-25  50      40
2   2020-03-26  90      40
3   2020-03-27  140     50
4   2020-03-28  180     40

以及 1000 行所需的时间：

Total runtime of the program is 9.468996286392212

【问题讨论】：

data['daily_products'] = data['sum'] - data['sum'].shift(-1) 呢？
或者只是data["sum"].diff()？

标签： python pandas dataframe loops pandas-loc

【解决方案1】：

让我们使用

data['daily_products'] = data['sum'].diff()

每个循环 159 µs ± 3.66 µs（平均值 ± 标准偏差，7 次运行，10000 个循环每个）

对

for i in range(1, len(data)-1):
    data.loc[i, 'daily_products'] = data.loc[i, 'sum'] - data.loc[i-1, 'sum']

每个循环 716 µs ± 26.9 µs（平均值 ± 标准偏差，7 次运行，1000 个循环每个）

还有……

data['daily_products'] = data['sum'] - data['sum'].shift(-1)

每个循环 305 µs ± 6.18 µs（平均值 ± 标准偏差，7 次运行，1000 个循环每个）

【讨论】：

实际上与.diff(-1) 进行比较会更好。不违约时可能会发生一些“摩擦”。
.diff(-1) 提供的负数在我看来是不正确的。但是，它对时代的影响并不大。大概 10 微秒。
谢谢大家。很有帮助

【解决方案2】：

要具体解决您的问题，您可以使用.shift

data['daily_products'] = data['sum'] - data['sum'].shift(-1)

或者参考@Scott 的回答，在你的情况下是.diff(-1)

请注意sum 是pd.DataFrame 的一个方法，这意味着这是一个您不应该使用的保留名称。实际上，为变量使用这样的名称会阻止您通过执行data.sum 来获取它。反对，你可以做data.daily_products，因为这个列名没有进入与pandas的命名空间冲突。 Once it has been defined though.

【讨论】：