从数据帧的每一行中提取信息而无需循环答案

【问题标题】：Extract info from each row of a dataframe without a loop从数据帧的每一行中提取信息而无需循环
【发布时间】：2021-07-24 16:49:29
【问题描述】：

我有一个大数据框（约 500,000 行）。处理每一行都会给我一个 Counter 对象（一个包含对象计数的字典）。我想要的输出是一个新的数据框，其中列标题是正在计算的对象（字典中的键）。我正在遍历行，但是它需要很长时间。我知道在 Pandas 中应该避免循环，有什么建议吗？

out_df = pd.DataFrame()
for row in input_df['text']:
    tokens = nltk.word_tokenize(row)
    pos = nltk.pos_tag(tokens)
    count = Counter(elem[1] for elem in pos)
    out_df = out_df.append(count, ignore_index=True)

作为指示，Counter(elem[1] for elem in pos) 看起来像 Counter({'NN':8, 'VBZ': 2, 'DT':3, 'IN': 4})

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe loops append nltk

【解决方案1】：

我认为可能必须使用矢量化解决方案：“遍历 pandas 对象通常很慢。在许多情况下，不需要手动迭代行并且可以避免（使用）矢量化解决方案：许多操作可以使用内置方法或 NumPy 函数执行（布尔）索引。" 来自https://towardsdatascience.com/you-dont-always-have-to-loop-through-rows-in-pandas-22a970b347ac

【讨论】：

我找不到向量化处理每一行的函数的方法——这可能是最有效的方法。

【解决方案2】：

我认为在数据帧上使用附加功能非常低效（每次都必须为整个数据帧重新分配内存）。

DataFrames 用于分析数据和轻松添加列，而不是行。

所以我认为更好的方法是首先创建列表（列表为mutable），然后将其转换为数据框。

我对 nltk 不熟悉，所以我无法实际测试它，但以下几行应该可以工作：

out_data = []
for row in input_df['text']:
    tokens = nltk.word_tokenize(row)
    pos = nltk.pos_tag(tokens)
    count = Counter(elem[1] for elem in pos)
    out_data.append(count)
out_df = pd.DataFrame(out_data)

您可能需要添加以下内容以删除任何 NaN 并将最终计数转换为整数：

out_df = out_df.fillna(0).astype(int)

然后删除列表以释放内存：

del out_data

【讨论】：

谢谢。它在大约 15 分钟内完成了这项工作
优秀。如果您需要更快地完成它，那么下一步可能是并行处理解决方案。我认为使用Dask 很容易做到这一点。见this answer我写的一个文件处理问题。