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パンダ/ pythonのデータフレームで2列のテキストを結合する

私はパンダを使用してPythonで20×4000のデータフレームを持っています。これらの列のうちの2つは年と四半期という名前です。 Year = 2000とquarter = q2を2000q2にするperiodという変数を作成したいと思います。

誰もがそれを手伝ってくれる?

318
user2866103
dataframe["period"] = dataframe["Year"].map(str) + dataframe["quarter"]
307
silvado
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

このデータフレームを生成します

   Year quarter  period
0  2014      q1  2014q1
1  2015      q2  2015q2

このメソッドは、df[['Year', 'quarter']]をデータフレームの任意の列スライスに置き換えることによって、任意の数の文字列列に一般化します。 df.iloc[:,0:2].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

Apply()メソッドの詳細を確認することができます ここ

213
Russ

小さなデータセット(<150行)

[''.join(i) for i in Zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]

やや遅くなりますが、よりコンパクトになります。

df.Year.str.cat(df.quarter)

より大きなデータセット(> 150行)

df['Year'].astype(str) + df['quarter']

更新: タイミンググラフPandas 0.23.4

enter image description here

200K行DFでテストしましょう。

In [250]: df
Out[250]:
   Year quarter
0  2014      q1
1  2015      q2

In [251]: df = pd.concat([df] * 10**5)

In [252]: df.shape
Out[252]: (200000, 2)

更新: Pandasを使った新しいタイミング0.19.0

タイミング CPU/GPU最適化なし(最速から最短へソート):

In [107]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 131 ms per loop

In [106]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 161 ms per loop

In [108]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 189 ms per loop

In [109]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 567 ms per loop

In [110]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 584 ms per loop

In [111]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 24.7 s per loop

タイミング CPU/GPU最適化を使用:

In [113]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 53.3 ms per loop

In [114]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 65.5 ms per loop

In [115]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 79.9 ms per loop

In [116]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop

In [117]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop

In [118]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 9.38 s per loop

@ anton-vbrによる投稿貢献

181
MaxU

.strアクセサのメソッド cat() は、この目的のために非常にうまく機能します。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"], 
...                    ["2015", "q3"]],
...                   columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
   Year Quarter
0  2014      q1
1  2015      q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
   Year Quarter  Period
0  2014      q1  2014q1
1  2015      q3  2015q3

cat()はセパレータを追加することさえ可能にします、例えば、あなたが年と期間の整数だけを持っていると仮定するなら、あなたはこれをすることができます:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
...                    [2015, 3]],
...                   columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
   Year Quarter
0  2014       1
1  2015       3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
   Year Quarter  Period
0  2014       1  2014q1
1  2015       3  2015q3

複数の列を結合することは、最初の列で呼び出されるstr.cat()へのパラメータとして、一連のリスト、または最初の列以外のすべてを含むデータフレームを渡すことです。

>>> df = pd.DataFrame(
...     [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
...      ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
...     columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
  Country       State       City                   AllTogether
0     USA      Nevada  Las Vegas      USA - Nevada - Las Vegas
1  Brazil  Pernambuco     Recife  Brazil - Pernambuco - Recife

パンダデータフレーム/シリーズにnull値がある場合、NaN値を文字列に置き換えるためにパラメータna_repを含める必要があります。そうしないと、結合列はデフォルトでNaNになります。

130
LeoRochael

今回はstring.format()でlamba関数を使用します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': ['q1', 'q2']})
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df

  Quarter  Year
0      q1  2014
1      q2  2015
  Quarter  Year YearQuarter
0      q1  2014      2014q1
1      q2  2015      2015q2

これにより、文字列以外の値で作業したり、必要に応じて値を再フォーマットしたりできます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': [1, 2]})
print df.dtypes
print df

df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}q{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df

Quarter     int64
Year       object
dtype: object
   Quarter  Year
0        1  2014
1        2  2015
   Quarter  Year YearQuarter
0        1  2014      2014q1
1        2  2015      2015q2
26
Bill Gale

df.map(str)df.astype(str)に変更すれば@silvadoの答えは良いですが、もっと速くなるでしょう:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})

In [131]: %timeit df["Year"].map(str)
10000 loops, best of 3: 132 us per loop

In [132]: %timeit df["Year"].astype(str)
10000 loops, best of 3: 82.2 us per loop
12

データがデータフレームに挿入されると、このコマンドは問題を解決します。

df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ' '.join(x.astype(str)), axis=1)
11
VickyK

あなたのdataframeが列dfおよびYearを持つQuarterであるとしましょう。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Quarter':'q1 q2 q3 q4'.split(), 'Year':'2000'})

データフレームを見たいとしましょう。

df
>>>  Quarter    Year
   0    q1      2000
   1    q2      2000
   2    q3      2000
   3    q4      2000

最後に、YearQuarterを次のように連結します。

df['Period'] = df['Year'] + ' ' + df['Quarter']

結果のデータフレームを確認するためにprintdfを使用できます。

df
>>>  Quarter    Year    Period
    0   q1      2000    2000 q1
    1   q2      2000    2000 q2
    2   q3      2000    2000 q3
    3   q4      2000    2000 q4

年と四半期の間のスペースが不要な場合は、削除してください。

df['Period'] = df['Year'] + df['Quarter']
11
Samuel Nde

これは私が非常に用途が広いと思う実装です。

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: df = pd.DataFrame([[0, 'the', 'quick', 'brown'],
   ...:                    [1, 'fox', 'jumps', 'over'], 
   ...:                    [2, 'the', 'lazy', 'dog']],
   ...:                   columns=['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])

In [3]: def str_join(df, sep, *cols):
   ...:     from functools import reduce
   ...:     return reduce(lambda x, y: x.astype(str).str.cat(y.astype(str), sep=sep), 
   ...:                   [df[col] for col in cols])
   ...: 

In [4]: df['cat'] = str_join(df, '-', 'c0', 'c1', 'c2', 'c3')

In [5]: df
Out[5]: 
   c0   c1     c2     c3                cat
0   0  the  quick  brown  0-the-quick-brown
1   1  fox  jumps   over   1-fox-jumps-over
2   2  the   lazy    dog     2-the-lazy-dog
10
Pedro M Duarte

より効率的です

def concat_df_str1(df):
    """ run time: 1.3416s """
    return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)

これがタイムテストです。

import numpy as np
import pandas as pd

from time import time


def concat_df_str1(df):
    """ run time: 1.3416s """
    return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)


def concat_df_str2(df):
    """ run time: 5.2758s """
    return df.astype(str).sum(axis=1)


def concat_df_str3(df):
    """ run time: 5.0076s """
    df = df.astype(str)
    return df[0] + df[1] + df[2] + df[3] + df[4] + \
           df[5] + df[6] + df[7] + df[8] + df[9]


def concat_df_str4(df):
    """ run time: 7.8624s """
    return df.astype(str).apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)


def main():
    df = pd.DataFrame(np.zeros(1000000).reshape(100000, 10))
    df = df.astype(int)

    time1 = time()
    df_en = concat_df_str4(df)
    print('run time: %.4fs' % (time() - time1))
    print(df_en.head(10))


if __== '__main__':
    main()

最後に、sum(concat_df_str2)が使用されている場合、結果は単純に連結されたものではなく、整数に変換されます。

8
Colin Wang

Zipを使用するとさらに高速になります。

df["period"] = [''.join(i) for i in Zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]

グラフ:

enter image description here

import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})

myfuncs = {
"df['Year'].astype(str) + df['quarter']":
    lambda: df['Year'].astype(str) + df['quarter'],
"df['Year'].map(str) + df['quarter']":
    lambda: df['Year'].map(str) + df['quarter'],
"df.Year.str.cat(df.quarter)":
    lambda: df.Year.str.cat(df.quarter),
"df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
    lambda: df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
"df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
    lambda: df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
    "df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)":
    lambda: df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1),
    "[''.join(i) for i in Zip(dataframe['Year'].map(str),dataframe['quarter'])]":
    lambda: [''.join(i) for i in Zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
}

d = defaultdict(dict)
step = 10
cont = True
while cont:
    lendf = len(df); print(lendf)
    for k,v in myfuncs.items():
        iters = 1
        t = 0
        while t < 0.2:
            ts = timeit.repeat(v, number=iters, repeat=3)
            t = min(ts)
            iters *= 10
        d[k][lendf] = t/iters
        if t > 2: cont = False
    df = pd.concat([df]*step)

pd.DataFrame(d).plot().legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15))
plt.yscale('log'); plt.xscale('log'); plt.ylabel('seconds'); plt.xlabel('df rows')
plt.show()
4
Anton vBR

.combine_firstを使用してください。

df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])
2
Abul

私はパンダの中で列を結合するための最良の方法は両方の列を整数に、そして次にstrに変換することであると思います。

df[['Year', 'quarter']] = df[['Year', 'quarter']].astype(int).astype(str)
df['Period']= df['Year'] + 'q' + df['quarter']
2
Loochie

この解決法は中間ステップを使用します DataFrameの2つの列を値のリスト を含む単一の列に圧縮これは文字列だけでなく、あらゆる種類のcolumn-dtypeに対して機能します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['list']=df[['Year','quarter']].values.tolist()
df['period']=df['list'].apply(''.join)
print(df)

結果:

   Year quarter        list  period
0  2014      q1  [2014, q1]  2014q1
1  2015      q2  [2015, q2]  2015q2
2
Markus Dutschke

前述したように、各列を文字列に変換してから、プラス演算子を使用して2つの文字列列を結合する必要があります。 NumPyを使用すると、パフォーマンスが大幅に向上します。

%timeit df['Year'].values.astype(str) + df.quarter
71.1 ms ± 3.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
565 ms ± 22.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
2
Ted Petrou

複数の列に一般化するのはなぜですか?

columns = ['whatever', 'columns', 'you', 'choose']
df['period'] = df[columns].astype(str).sum(axis=1)
2
geher

assign DataFrame のメソッドを使用できます。

df= (pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']}).
  assign(period=lambda x: x.Year+x.quarter ))
1
Sergey

これは、列の値の間に区切り記号を使用して、int値とstr値の2つの列を連結して新しい列にする上記の解決策の要約です。この目的のために3つの解決策が機能します。

# be cautious about the separator, some symbols may cause "SyntaxError: EOL while scanning string literal".
# e.g. ";;" as separator would raise the SyntaxError

separator = "&&" 

# pd.Series.str.cat() method does not work to concatenate / combine two columns with int value and str value. This would raise "AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype"

df["period"] = df["Year"].map(str) + separator + df["quarter"]
df["period"] = df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{} && {}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
df["period"] = df.apply(lambda x: f'{x["Year"]} && {x["quarter"]}', axis=1)
1
Good Will
def madd(x):
    """Performs element-wise string concatenation with multiple input arrays.

    Args:
        x: iterable of np.array.

    Returns: np.array.
    """
    for i, arr in enumerate(x):
        if type(arr.item(0)) is not str:
            x[i] = x[i].astype(str)
    return reduce(np.core.defchararray.add, x)

例えば:

data = list(Zip([2000]*4, ['q1', 'q2', 'q3', 'q4']))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Year', 'quarter'])
df['period'] = madd([df[col].values for col in ['Year', 'quarter']])

df

    Year    quarter period
0   2000    q1  2000q1
1   2000    q2  2000q2
2   2000    q3  2000q3
3   2000    q4  2000q4
0
BMW
dataframe["period"] = dataframe["Year"].astype(str).add(dataframe["quarter"])

または値が[2000] [4]のようで、[2000q4]にしたい場合

dataframe["period"] = dataframe["Year"].astype(str).add('q').add(dataframe["quarter"]).astype(str)

.astype(str).map(str)で置き換えることもできます。

0
user8383881