table 查找循环的向量化实现已解决

Vectorized implementation of a table lookup loop SOLVED

我有两个 pandas 数据帧,df_map 有我正在使用的数据,df_4pc 是一个查找 table。我想通过使用邮政编码在我的 df_map 中包含纬度和经度。

他们看起来是这样的:

>> df_4pc.head()
idx  postcode   woonplaats  latitude    longitude
0   1000    Amsterdam   52.336243   4.869444
1   1001    Amsterdam   52.364240   4.883358
2   1002    Amsterdam   52.364240   4.883358
3   1003    Amsterdam   52.364240   4.883358
4   1005    Amsterdam   52.364240   4.883358
>> df_map.head()
    location_postcode   latitude    longitude
visit_id            
12765996        1000    0.0          0.0
12764909        1005    0.0          0.0
11698683        1002    0.0          0.0
11665112        1003    0.0          0.0
12638508        1005    0.0          0.0

对于这个任务,我尝试使用 df.lookup,但我得到了一个错误:

>> df_4pc.lookup(df_map["location_postcode"], ["postcode"]*len(df_map))

KeyError: 'One or more row labels was not found'

但是,我确保在 df_map 中只使用 df_4pc 中存在的邮政编码(其他值被丢弃)。我有一个实现 运行ning,但是数据集非常大,我的循环实现需要几个小时 运行 整个过程:

for i in tqdm_notebook(df_map.index.tolist()):
    df_map.at[i, "latitude"] = df_4pc[df_4pc["postcode"] == df_map.at[i, "location_postcode"]]["latitude"]
    df_map.at[i, "longitude"] = df_4pc[df_4pc["postcode"] == df_map.at[i, "location_postcode"]]["longitude"]

这是我的预期输出:

>> df_map.head()
    location_postcode   latitude    longitude
visit_id            
12765996        1000    52.336243   4.869444
12764909        1005    52.364240   4.883358
11698683        1002    52.364240   4.883358
11665112        1003    52.364240   4.883358
12638508        1005    52.364240   4.883358

我很不明白为什么我会出现这个关键错误。我查看了堆栈溢出的多个线程,尤其是与 df.lookup 相关的线程,但我找不到任何对我有用的线程。

最后一个问题是:我怎样才能有效地实现这个查找 table?

解决方案 pandas join 在一秒钟内为 +1M 行的数据库完成工作。

coords = df_4pc.set_index('postcode')
df_map = df_map.loc[:, ['location_postcode'].copy()].join(coords, on='location_postcode')

您没有提供您的数据,因为 MVCE so I can't verify but DataFrame.join 应该有效。

coords = df_4pc.set_index('postcode')
df_map = (df_map.loc[:, ['location_postcode'].copy()
          .join(coords, on='location_postcode'))