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熊猫-> cuDF

将一些为 pandas 编写的 python 转换为在 Rapids 上运行

熊猫

temp=df_train.copy()
temp['buildingqualitytypeid']=temp['buildingqualitytypeid'].fillna(-1)
temp=temp.groupby("buildingqualitytypeid").filter(lambda x: x.buildingqualitytypeid.size > 3)
temp['buildingqualitytypeid'] = temp['buildingqualitytypeid'].replace(-1,np.nan)
print(temp.buildingqualitytypeid.isnull().sum())
print(temp.shape)

有人知道用什么代替pandas.Series.filter相同的结果cuDF吗?

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1 回答 1

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我们仍在研究 中的filter功能cudf,但目前以下方法将实现许多filter类似的需求:

df_train = pd.DataFrame({'buildingqualitytypeid': np.random.randint(0, 4, 12), 'value': np.arange(12)})
temp=df_train.copy()
temp['buildingqualitytypeid']=temp['buildingqualitytypeid'].fillna(-1)
gtemp=temp.groupby("buildingqualitytypeid").count()
gtemp=gtemp[gtemp['value'] > 3]
gtemp = gtemp.drop('value', axis=1)
gtemp = gtemp.merge(temp.reset_index(), on="buildingqualitytypeid")
gtemp = gtemp.sort_values('index')
gtemp.index = gtemp['index']
gtemp.index.name = None
gtemp = gtemp.drop('index', axis=1)

如果您不需要这些index值,这可以更简单地完成。

于 2020-01-06T21:32:24.910 回答