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熊猫加入vs添加列

join pandas python

Dimebag · 技术社区 · 7 年前

我有2个数据帧( df1 和 df2 )使用相同的 MultiIndex . df1型 有A列, df2型 有B列。

我找到了两种“连接”这些数据帧的方法:

df_joined = df1.join(df2, how='inner')

或

df1['B'] = df2['B']

第一种选择需要更长的时间。为什么? 选项2是否不查看索引,而只是将列“附加”到右侧?

之后运行此返回 True ,因此最终结果似乎是一样的,但这可能是因为 df1型 和 df2型 它们的顺序也是一样的:

df_joined.equals(df1)

知道索引是相同的,有没有更快的方法加入数据帧?

1 回复 | 直到 7 年前

jpp 7 年前

没有比 df1['B'] = df2['B'] 如果索引对齐。

将一个系列分配给另一个系列已经在中进行了优化 pandas .

join 由于显式排列,所需时间比赋值长 df1.index 和 df2.index ,这很贵。我们并不认为指数的顺序是一致的。根据 pd.DataFrame.join documentation ,如果未指定列 参加 将在数据帧的各自索引上进行。

如果您发现这是您工作流程中的一个瓶颈,我会感到惊讶。如果是,那么我建议你 numpy 阵列和避免 熊猫 总共

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