当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > Pandas高效查找技巧:NumPy数组应用

Pandas高效查找技巧:NumPy数组应用

2025-07-10 14:54:57 0浏览 收藏

从现在开始,努力学习吧!本文《Pandas向量化查找技巧:基于NumPy数组》主要讲解了等等相关知识点,我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章,欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧,希望能帮到你!

Pandas DataFrame中基于NumPy数组进行向量化查找

本教程详细阐述了如何在Pandas DataFrame中高效地执行向量化查找操作,以替代传统低效的for循环。通过利用DataFrame.loc方法,结合NumPy数组作为索引,我们可以批量、快速地从DataFrame中提取指定行和列的数据,并将其转换为列表或NumPy数组格式,从而显著提升数据处理性能和代码可读性。

在数据分析和处理中,我们经常需要根据一组特定的索引或条件从Pandas DataFrame中提取数据。一种常见的、但效率低下的做法是使用for循环逐个查找。当数据集规模较小时,这种方法可能不明显,但对于大型数据集,其性能瓶颈会非常突出。

低效的循环查找示例

假设我们有一个Pandas DataFrame df,其索引包含一系列数值,并且我们希望根据一个NumPy数组 ex_arr 中指定的索引值,批量获取HHt列对应的数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例 DataFrame
data = {'HHt': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
index_values = [2643, 2644, 2645, 2646, 2647, 2648, 2649, 2650]
df = pd.DataFrame(data, index=index_values)

# 待查找的索引数组
ex_arr = np.array([2643, 2644, 2647])

print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n待查找索引数组:", ex_arr)

# 低效的 for 循环方式
print("\n使用 for 循环查找 (低效):")
result_for_loop = []
for i in ex_arr:
    h_p = df.at[i, "HHt"] # df.at 用于单个标量快速访问
    result_for_loop.append(h_p)
print(result_for_loop)

上述代码虽然能得到正确结果 [1, 2, 5],但其逐个访问的特性在处理大量数据时会导致显著的性能开销。

向量化查找:使用 DataFrame.loc

Pandas 提供了强大的向量化操作,可以极大地提高数据处理效率。对于基于标签(索引值或列名)的批量查找,DataFrame.loc 是理想的选择。它可以接受一个列表或NumPy数组作为行索引,实现一次性查找多个行。

要实现上述需求的向量化查找,我们只需将 ex_arr 直接传递给 df.loc 的行索引部分,并指定需要获取的列名。

# 向量化查找:使用 df.loc
print("\n使用 df.loc 向量化查找:")
# 直接通过 df.loc[行索引, 列索引] 获取数据
# 结果是一个 Pandas Series
result_series = df.loc[ex_arr, 'HHt']
print("结果 (Pandas Series):")
print(result_series)

输出的 result_series 是一个Pandas Series,其中包含我们所需的数据,并且保留了原始索引。

结果 (Pandas Series):
2643    1
2644    2
2647    5
Name: HHt, dtype: int64

将结果转换为列表或NumPy数组

在某些场景下,我们可能需要将查找结果转换为标准的Python列表或NumPy数组。Pandas Series 对象提供了方便的方法来实现这一点:to_list() 和 to_numpy()。

# 将结果转换为 Python 列表
result_list = df.loc[ex_arr, 'HHt'].to_list()
print("\n结果 (Python 列表):")
print(result_list)

# 将结果转换为 NumPy 数组
result_numpy = df.loc[ex_arr, 'HHt'].to_numpy()
print("\n结果 (NumPy 数组):")
print(result_numpy)

这将分别输出:

结果 (Python 列表):
[1, 2, 5]

结果 (NumPy 数组):
[1 2 5]

注意事项

  1. loc 与 iloc 的区别
    • df.loc 是基于标签(索引值和列名)进行选择的。
    • df.iloc 是基于整数位置进行选择的。确保根据你的索引类型选择正确的方法。本教程中,ex_arr 包含的是DataFrame的索引标签,因此 loc 是正确的选择。
  2. 索引存在性:如果 ex_arr 中的某个索引值在DataFrame的索引中不存在,df.loc 会抛出 KeyError。在实际应用中,如果存在这种可能性,你可能需要先检查索引是否存在,或者使用 reindex 等方法进行更复杂的处理。
  3. 性能优势:向量化操作的性能优势在处理大数据集时尤为显著。Pandas和NumPy的底层实现是C语言,能够高效地执行批处理操作,远超Python层面的for循环。
  4. 多列选择:如果需要获取多列数据,可以将列名以列表形式传递给 loc:df.loc[ex_arr, ['ColumnA', 'ColumnB']]。

总结

通过本教程,我们了解了如何利用 DataFrame.loc 方法结合NumPy数组,在Pandas DataFrame中高效地执行向量化查找。这种方法不仅显著提升了数据处理性能,也使得代码更加简洁和可读。掌握向量化操作是高效使用Pandas进行数据分析的关键技能之一。

文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《Pandas高效查找技巧:NumPy数组应用》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

Go语言提取数字的实用技巧Go语言提取数字的实用技巧
上一篇
Go语言提取数字的实用技巧
Golang值接收者能实现多态吗?
下一篇
Golang值接收者能实现多态吗?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    509次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • AI边界平台:智能对话、写作、画图,一站式解决方案
    边界AI平台
    探索AI边界平台,领先的智能AI对话、写作与画图生成工具。高效便捷,满足多样化需求。立即体验!
    387次使用
  • 讯飞AI大学堂免费AI认证证书:大模型工程师认证,提升您的职场竞争力
    免费AI认证证书
    科大讯飞AI大学堂推出免费大模型工程师认证,助力您掌握AI技能,提升职场竞争力。体系化学习,实战项目,权威认证,助您成为企业级大模型应用人才。
    402次使用
  • 茅茅虫AIGC检测:精准识别AI生成内容,保障学术诚信
    茅茅虫AIGC检测
    茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
    540次使用
  • 赛林匹克平台:科技赛事聚合,赋能AI、算力、量子计算创新
    赛林匹克平台(Challympics)
    探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
    634次使用
  • SEO  笔格AIPPT:AI智能PPT制作,免费生成,高效演示
    笔格AIPPT
    SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
    544次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码