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我有一个问题:
让我们考虑这样的 pandas 数据框:
Width Height Bitmap
67 56 <1d numpy array with length 67 * 56>
59 71 <1d numpy array with length 59 * 71>
61 73 <1d numpy array with length 61 * 73>
... ... ...
现在,我想将 numpy.reshape() 函数应用于位图列中的每一行。结果,它应该看起来像:
Width Height Bitmap
67 56 <2d numpy array with shape 67x56 >
59 71 <2d numpy array with shape 59x71 >
61 73 <2d numpy array with shape 61x73>
... ... ...
我有一个如下所示的工作解决方案:
for idx, bitmap in df['bitmap'].iteritems():
df['bitmap'][idx] = np.reshape(bitmap, (df['width'][idx], df['height'][idx]))
我的位图数据框非常巨大(1,200,000 行),所以我想有效地应用 np.reshape() 。可能吗?
最佳答案
我会保留循环,但一旦进入循环内部,我会尝试通过预先计算/将宽度和高度值存储在数组中,然后在循环内部访问它们来减少计算量。访问数组应该会更快。此外,我们将修改形状参数,而不是在循环中重新整形。
因此,实现将是 -
def arr1d_2D(df):
r = df.width.values
c = df.height.values
n = df.shape[0]
for i in range(n):
df.iloc[i,2].shape = (r[i],c[i])
我们可以使用这里的所有 NumPy 来处理 bitmap
列的基础数据,这应该会快得多 -
def arr1d_2D_allNumPy(df):
r = df.width.values
c = df.height.values
n = df.shape[0]
b = df['bitmap'].values
for i in range(n):
b[i].shape = (r[i],c[i])
示例运行 -
In [9]: df
Out[9]:
width height bitmap
0 3 2 [0, 1, 7, 4, 8, 1]
1 2 2 [7, 3, 8, 6]
2 2 4 [6, 8, 6, 4, 7, 0, 6, 2]
3 4 3 [8, 6, 5, 2, 2, 2, 4, 3, 3, 3, 1, 8]
4 4 3 [3, 8, 4, 8, 6, 4, 2, 3, 8, 7, 7, 4]
In [10]: arr1d_2D_allNumPy(df)
In [11]: df
Out[11]:
width height bitmap
0 3 2 [[0, 1], [7, 4], [8, 1]]
1 2 2 [[7, 3], [8, 6]]
2 2 4 [[6, 8, 6, 4], [7, 0, 6, 2]]
3 4 3 [[8, 6, 5], [2, 2, 2], [4, 3, 3], [3, 1, 8]]
4 4 3 [[3, 8, 4], [8, 6, 4], [2, 3, 8], [7, 7, 4]]
运行时测试
方法 -
def org_app(df): # Original approach
for idx, bitmap in df['bitmap'].iteritems():
df['bitmap'][idx] = np.reshape(bitmap, (df['width'][idx], \
df['height'][idx]))
时间安排 -
In [43]: # Setup input dataframe and two copies for testing
...: a = np.random.randint(1,5,(1000,2))
...: df = pd.DataFrame(a, columns=(('width','height')))
...: n = df.shape[0]
...: randi = np.random.randint
...: df['bitmap'] = [randi(0,9,(df.iloc[i,0]*df.iloc[i,1])) for i in range(n)]
...:
...: df_copy1 = df.copy()
...: df_copy2 = df.copy()
...: df_copy3 = df.copy()
...:
In [44]: %timeit org_app(df_copy1)
1 loops, best of 3: 26 s per loop
In [45]: %timeit arr1d_2D(df_copy2)
10 loops, best of 3: 115 ms per loop
In [46]: %timeit arr1d_2D_allNumPy(df_copy3)
1000 loops, best of 3: 475 µs per loop
In [47]: 26000000/475.0 # Speedup with allNumPy version over original
Out[47]: 54736.84210526316
疯狂的50,000x+
加速,只是展示了访问数据的更好方法,特别是 pandas 数据帧中的数组数据。
关于python - 有效地 reshape pandas 数据框列中的数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43933963/
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