Блог

 import pandas as pd

prizes = ([1, 100], [2, 50], [3, 25])
prizes = pd.DataFrame(prizes, columns=['Rank', 'Payout'])

ranking = ([1, 3, 2], [2, 2, 1], [3, 1, 3])
ranking = pd.DataFrame(ranking, columns=[1, 2, 3])

payouts = pd.DataFrame(range(1, 4), columns=['Lineup'])
mapper = prizes.set_index('Rank')['Payout'].to_dict()
payouts = pd.concat([payouts, ranking[range(1, 4)].apply(lambda s: s.map(mapper)).fillna(-1)], axis=1)

print(ranking)
print(payouts)

   1  2  3
0  1  3  2
1  2  2  1
2  3  1  3
   Lineup    1    2    3
0       1  100   25   50
1       2   50   50  100
2       3   25  100   25
 

Функция лямбда, которая находится чуть выше операторов печати, есть ли способ написать это более эффективно. Это всего лишь небольшой пример того, для чего я использую его внутри большого цикла. Эта часть цикла занимает примерно половину времени всего цикла. Любая помощь будет признательна.

Вам не нужно создавать диктант для картографа, устанавливать индекс и обеспечивать, чтобы этого было достаточно (в некотором смысле серия-это диктант); что касается вашего вопроса, вы можете использовать replace вместо этого; это должно быть быстрее:

 mapper = prizes.set_index('Rank')['Payout']

pd.concat([payouts, ranking.replace(mapper)], axis=1)

   Lineup    1    2    3
0       1  100   25   50
1       2   50   50  100
2       3   25  100   25
 

В вашем примере не показана необходимость в fillna; вы можете добавить дополнительные сведения в свои данные для такого сценария. Кроме того, поскольку выплаты-это всего лишь один столбец, вы можете вместо этого создать серию, из которой может быть получен некоторый прирост производительности

Вот еще более быстрое (но менее краткое) решение, использующее базовый массив numpy. По сравнению с этим наблюдается прирост в ~1,7 раза replace .

 a = prizes.set_index('Rank')['Payout'].values
b = ranking.values-1 # get index as 0/1/2
c = a.take(b.flatten()).reshape(b.shape) # index in 1D and reshape to 2D
pd.DataFrame(c, columns=ranking.columns)
 

NB. Я разбил шаги для ясности, но это можно было бы сделать без промежуточных переменных

Выход:

      1    2    3
0  100   25   50
1   50   50  100
2   25  100   25