小弟新手,现在在处理一个二百多万的dataset,把他读取成pandas的dataframe后想根据每列特征值的不同做一个分类赋值。可是直接用datafrane做起来很慢,一个数据点都需要两三秒左右。求问有没有什么快捷的办法处理?谢谢!
比如:
price post_code year month property_type whether_new \
0 0 155000 N20 9AQ 1995 1 F Y
1 1 67500 SE1 4HG 1995 1 F Y
2 2 99950 SE1 0RD 1995 1 S Y
3 3 102000 N3 1AE 1995 1 F N
4 4 100000 W11 1PN 1995 1 S N
5 5 57500 SW4 0NU 1995 1 F N
我想把property type里的F全换成'000',s全换成'001'.
怪我咯2017-04-18 09:27:40
あなたのデータを見ました。私のサイトは非常に高速で、すべてのデータを置き換えるのに 1 秒もかかりません:
リーリーdata.csv には 200 万件のレコードがあり、これは私がランダムに生成したものです