Wie extrahiere ich mithilfe einer benutzerdefinierten Funktion effizient mehrere Spalten aus einem Pandas-DataFrame?

Mehrspaltenextraktion mit Pandas-Funktion

Diese Frage untersucht das Problem der Extraktion mehrerer Spalten aus einem Pandas-DataFrame mithilfe einer benutzerdefinierten Funktion. Der Rückgabetyp der Funktion wird problematisch, da er ordnungsgemäß an der gewünschten Ausgabe ausgerichtet sein muss.

Anfangs bestand der empfohlene Ansatz darin, mit df.iterrows() über die Zeilen zu iterieren. Später stellte sich jedoch heraus, dass diese Methode deutlich langsamer war. Aus diesem Grund hat sich der Autor dafür entschieden, die Funktion in sechs verschiedene Map(Lambda ...)-Aufrufe aufzuteilen, um die gewünschten Spalten zu extrahieren.

Ein effizienterer Ansatz besteht darin, die Zip-Funktion zu verwenden, um die Ausgaben der benutzerdefinierten Funktion zuzuweisen auf mehrere Spalten gleichzeitig. Diese Methode wird anhand eines Beispiels veranschaulicht, bei dem eine Funktion namens Potenzen auf eine Zahlenspalte angewendet wird. Die Funktion berechnet sechs Potenzwerte für jede Zahl und die Ergebnisse werden sechs neuen Spalten im DataFrame zugewiesen.

Dieser Ansatz ist sowohl elegant als auch effizient und vermeidet die Notwendigkeit, über die Zeilen des DataFrame zu iterieren. Dies ist eine empfohlene Technik zum Extrahieren mehrerer Spalten aus einem DataFrame basierend auf einer benutzerdefinierten Funktion.

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