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由于记忆错误,熊猫的替代品适用

apply dataframe pandas python

john · 技术社区 · 6 年前

我有一个希望应用于数据帧的函数:

def DetermineMid(data, ts):

    if data['U'] == 0 and data['D'] > 0:
        mid = data['C'] + ts / 2

    elif data['U'] > 0 and data['D'] == 0:
        mid = data['C'] - ts / 2

    else:
        diff = data['A'] - data['B']

        if diff == 0:
            mid = data['C'] + 1

        else:
            mid = data['C']

    return mid

我的df列是A、B、C、D、U。

我的电话如下:

df = df.apply(DetermineMid, args=(5, ), axis=1).

在较小的数据帧上,这可以正常工作,但对于此数据帧:

DatetimeIndex:2561527个条目, 2016-11-30 17:00:01至2017-11-29 16:00:00数据列(共6列列):
Z浮动64
A浮动64
B浮动64
C浮动64
U int64
D int64
数据类型:float64(5)、int64(2)
内存使用:156.3 MB
没有一个

我收到了一份备忘录。我是否错误地使用了apply?我认为apply只是在行中迭代,并基于行值创建一个值mid,然后删除所有旧值,因为我不再关心它们了。

有没有更好的方法?

1 回复 | 直到 6 年前

Bharath M Shetty 6 年前

使用 np.select 即

m1= (df['U']==0) & (df['D']>0)

m2 = (df['U']>0) & (df['D']==0)

m3 = (df['A']-df['B'] == 0 )

np.select([m1,m2,m3], [df['C']+ts/2, df['C']-ts/2, df['C']+1 ],df['C'])

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