質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.51%

  • Python 3.x

    9775questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

appendの高速化

解決済

回答 2

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 1,436

midsum0323

score 24

 前提・実現したいこと

あるデータをforで並び替えて一行のレコードに変換して、出力用のデータフレームに追加したいと考えています。現在、pandas.DataFrameでs出力用のデータフレームを作成し、for文のなかで追加用のseriesをつくり、appendで上記のDataFrameにSeriesを追加するようにしているのですが、処理速度が遅く困っております。どうすれば高速化できるかアイデア等ご教授頂けるとありがたいです。

 該当のソースコード

import pandas as pd
f=pd.DataFrame([1,2,3],[4,5,6])

df= pd.DataFrame(index=[’
'A','B'])

for idx,row in f.itrrows():
  S=pd.Series(index=['A','B'])
  S['A']=row[1]
  S['B']=row[2]
  df=df.append(S,ignore_index=True)

※実際のデータのイメージ
元データ

列1 列2 列3 列4
A B1 C D
  B2   E

列1 列2 列3 列4 列5
A B1 B2 C D E

に成型する

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.6

ここにより詳細な情報を記載してください。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • midsum0323

    2018/04/02 10:36

    該当のソースコード内のfor文内のインデントがうまく下がりません。下4行がfor内です。

    キャンセル

  • Udomomo

    2018/04/02 13:13

    ```でコードを囲むと、インデントがうまく下がります。

    キャンセル

  • midsum0323

    2018/04/02 13:22

    ありがとうございます。修正できました

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+2

質問のコードは、特にループを使わなくても

import pandas as pd

f = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
df = f.iloc[:, [1,2]].rename(columns={1:'a', 2:'b'})
print(df)

で十分な気がするのですが、(これでかなり速くなります)
なにかループを使わなければならない理由があるのでしょうか?


【補足】
Loopを使う場合を記述

import pandas as pd
f = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
rows = []
for idx, row in f.iterrows():
    rows.append(row[[1,2]])
df = pd.concat(rows, axis=1).T.rename(columns={1:'A', 2:'B'})
print(df)

【更に補足】
とりあえず質問の処理をループを使わずに書いてみました。
現在、どのような処理を行っているのか不明ですが、ループを行うよりは高速に処理できるはずです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['A0','B0','C0','D0'],
                   [np.nan,'B1',np.nan,'D1'],
                   ['A2','B2','C2','D2'],
                   [np.nan,'B3',np.nan,'D3'],
                   ['A4','B4','C4','D4'],
                   [np.nan,'B5',np.nan,'D5']])

print(df)
#     0   1    2   3
#0   A0  B0   C0  D0
#1  NaN  B1  NaN  D1
#2   A2  B2   C2  D2
#3  NaN  B3  NaN  D3
#4   A4  B4   C4  D4
#5  NaN  B5  NaN  D5

df[4] = df[3].shift(-1)
df[1] = df[1].str.cat(df[1].shift(-1), sep=' ')

print(df[0::2])
#    0      1   2   3   4
#0  A0  B0 B1  C0  D0  D1
#2  A2  B2 B3  C2  D2  D3
#4  A4  B4 B5  C4  D4  D5

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/04/02 14:41

    ご回答ありがとうございます!
    実際の処理はもっと複雑で元のデータの3行程度を1行にまとめる処理をしています。
    ですのでできればループで処理をしたいです。

    キャンセル

  • 2018/04/02 15:26

    なるほど、そういう事なのですね
    とりあえず、concatを使うサンプルを追記しました。
    データが(メモリーを圧迫するほど)巨大でなければこちらの方が早い
    かと思います。

    コメントに
    > 実際の処理はもっと複雑で元のデータの3行程度を1行にまとめる処理
    とありますが、この部分を(簡単でもよいので)具体的に
    - どのような形式のデータを
    - どのような処理を施して
    - どのような形式のデータに変換したい
    の記載をしていただけたら、もう少し具体的に回等が出来るかと思います。

    キャンセル

  • 2018/04/11 13:21

    風邪でぶっ倒れていて返事が遅くなりました。申し訳ございません。
    実際のデータ例を追記しました。
    よろしくお願いいたします。

    キャンセル

  • 2018/04/11 14:15

    仕様を完全に理解しているかが不明ですが、とりあえずループを使わない方法にて処理を行う方法を記述しました。

    キャンセル

  • 2018/04/11 14:27

    ありがとうございます!かなり早くなりました!助かりました。

    キャンセル

0

すぐ思いつくのは、

  • リストや辞書で作って最後にどひゃっとDataFrameに変換する
  • そもそも並び替えたいだけならsort_valuesなどを使って頑張る
    並び替えの要件がよくわかりませんが、そこ次第ではpandasの機能だけで作れるかもしれないし、速いやり方もあるはずです。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/04/02 14:52

    ありがとうございます。実際の処理では、元データの複数行を1行にまとめる処理を行っており、各要素もすべて埋まるとは限らない状況です。辞書は試してみます

    キャンセル

同じタグがついた質問を見る

  • Python 3.x

    9775questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。