Any quicker way than pandas fillna()?(还有比 pandas 填充()更快的方法吗?)
本文介绍了还有比 pandas 填充()更快的方法吗?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
Pandas
fillna()
速度明显较慢,尤其是在数据帧中有大量丢失数据的情况下。
有没有比这更快的方法?
(我知道如果我只删除包含Nas的一些行和/或列会有所帮助)
推荐答案
我尝试测试:
np.random.seed(123)
N = 60000
df = pd.DataFrame(np.random.choice(['a', None], size=(N, 20), p=(.7, .3)))
In [333]: %timeit df.fillna('b')
93.5 ms ± 1.28 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [337]: %timeit df[df.isna()] = 'b'
122 ms ± 2.75 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
略有更改的解决方案(但我觉得有点老套):
#pandas below
In [335]: %timeit df.values[df.isna()] = 'b'
56.7 ms ± 799 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
#pandas 0.24+
In [339]: %timeit df.to_numpy()[df.isna()] = 'b'
56.5 ms ± 951 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
这篇关于还有比 pandas 填充()更快的方法吗?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:还有比 pandas 填充()更快的方法吗?
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