Python：为graphlab.SFrame的所有行迭代一行的不同列的操作答案

【问题标题】：Python: Iterate an operation across different columns of one row for all rows of a graphlab.SFramePython：为graphlab.SFrame的所有行迭代一行的不同列的操作
【发布时间】：2016-04-20 09:52:51
【问题描述】：

有一个 SFrame，其列包含 dict 元素。

import graphlab
import numpy as np
a = graphlab.SFrame({'col1':[{'oshan':3,'modi':4},{'ravi':1,'kishan':5}],
                     'col2':[{'oshan':1,'rawat':2},{'hari':3,'kishan':4}]})

我想为 SFrame 的每一行计算这两列之间的cosine 距离。下面是使用for loop的操作。

dis = np.zeros(len(a),dtype = float)
for i in range(len(a)):
    dis[i] = graphlab.distances.cosine(a['col1'][i],a['col2'][i])

a['distance12'] = dis

这是非常低效的，如果行数很大，则需要数小时。有人可以提出更好的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python loops graphlab sframe

【解决方案1】：

您通常可以通过使用apply 函数来避免在 SFrame 上循环。在你的情况下，它看起来像这样：

a.apply(lambda row: graphlab.distances.cosine(row['col1'], row['col2']))

这应该比在 Python 中循环快得多。

【讨论】：