有什么方法可以更快地执行这个操作？[重复]
我正在处理一个大型医学数据集，我想看看是否有一些行对应于同一个患者。与患者 ID 对应的列是 ID 患者。
我想创建一个新列，如果该患者出现在多行中，它将是“是”，如果它只出现一次，它将是“否”。
这是我做的代码：
df['Repeated'] = 'No' # New Column
for i in range(0,len(df)):
for f in range(0,len(df)):
if df['ID NP'].iloc[i] == df['ID NP'].iloc[f]:
df['ID NP'].iloc[i] = 'Yes'
else:
df['ID NP'].iloc[i] = 'No'
但是这个操作太花时间了。有什么方法可以做得更快吗？
共有1个答案
这不仅需要太多时间，而且还会将所有行中的所有 iloc设置为“是”。
您只需要计算可以找到多少次不同的ilocs。所以数数它们：
stats = {}
for i in df['ID NP'].iloc:
stats[i] = stats.get(i, 0) + 1
现在，您只需要遍历iloc索引:
for i in range(0, len(df['ID NP'].iloc)):
id_np = df['ID NP'].iloc[i]
if stats[id_np] > 1:
# then there should be 'Yes' in this row
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