有没有更快的方法来运行这段基于pandas应用函数的代码？

Question

我正在运行这段代码，以创建一个新的pandas数据框架的列 df 根据条件和其他列的值。

df['C'] = df.apply(lambda x: label_dict[int(x['A'])] 
                             if x['B']==1 else 
                             label_dict[int(x['A'])] + 1,
                             axis =1 )

其中 label_dict 是类似的东西，只是几个条款，例如（在现实中更大）。

label_dict = {1: 10, 2: 24, 3: 55}

代码为： df['C] 在10^5行上要花好几秒（约3秒）。有没有更好更快的写法？

Answer 1

加速使用 numpy where

s=df.A.astype(int).map(label_dict)
df['C']=np.where(df.B==1,s,s+1)