我有兩個數(shù)據(jù)表,s1是100萬的商品數(shù)據(jù),s2是4000的品牌數(shù)據(jù),任務是給商品數(shù)據(jù)里打上品牌標簽,我用pandas處理
def matchStr(x):
s = s1[s1["product_name"].str.contains(x,na=False)]
#然后給s添加一列品牌名就好
s2["brand_name"].apply(matchStr)
這樣做可以實現(xiàn),但是平均處理一個品牌名是3秒左右,4000個要3個多小時才能完成,請問如何更高效的處理這個啊
先笛卡爾積s1['product_name']和s2['brand_name'],設為結(jié)果為df
則:
df[df['brand_name'].isin('product_name')]
為結(jié)果。這樣子可能會調(diào)用內(nèi)部優(yōu)化快一點,可以試試。
具體如何在pandas
里做笛卡爾積可以參考這個答案。
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曾工作于聯(lián)想擔任系統(tǒng)開發(fā)工程師,曾在博彥科技股份有限公司擔任項目經(jīng)理從事移動互聯(lián)網(wǎng)管理及研發(fā)工作,曾創(chuàng)辦藍懿科技有限責任公司從事總經(jīng)理職務負責iOS教學及管理工作。
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精通HTML5和CSS3;Javascript及主流js庫,具有快速界面開發(fā)的能力,對瀏覽器兼容性、前端性能優(yōu)化等有深入理解。精通網(wǎng)頁制作和網(wǎng)頁游戲開發(fā)。
具有10 年的Java 企業(yè)應用開發(fā)經(jīng)驗。曾經(jīng)歷任德國Software AG 技術(shù)顧問,美國Dachieve 系統(tǒng)架構(gòu)師,美國AngelEngineers Inc. 系統(tǒng)架構(gòu)師。