拆分大量数据并为所有数据块循环相同的代码-Java 学习之路

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我的问题有点棘手 . 我已经分解了我的巨大数据文件并多次将模糊 - 模糊代码应用于每个块 . 之后，我将结果整理成一个文件 . 我想知道是否可以应用某种循环来重用代码而不是为每个变量编写代码 . 以下是示例 .

df = pd.read_csv('dec 10.csv')
df1 = df.iloc[0:20000]
df2 = df.iloc[20000:40000]
df3 = df.iloc[40000:60000]
match1 = df1['Customer Name'].map(lambda x: difflib.get_close_matches(x, df1['Customer Name'].values, n=2, cutoff=0.8)).apply(pd.Series).dropna(axis=0)
match2 = df2['Customer Name'].map(lambda x: difflib.get_close_matches(x, df2['Customer Name'].values, n=2, cutoff=0.8)).apply(pd.Series).dropna(axis=0)
match3 = df3['Customer Name'].map(lambda x: difflib.get_close_matches(x, df3['Customer Name'].values, n=2, cutoff=0.8)).apply(pd.Series).dropna(axis=0)


a = match1.append(match2, ignore_index =True)
b = a.append(match3, ignore_index =True)

我正在寻找一种优化的方法来编写匹配代码一次，而不是为每个数据块编写它，然后再进行整理 .

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首先，你可以将这些东西分成长度为 n 的组

dfgroups = [df[x:x+n] for x in range(0, len(df), n)]

将 20000 替换为 n ，你将得到每个最多20,000个的块 . 然后，您可以循环 dfgroups 中每个项目的代码 . 此外，您还希望 matches 成为您可以追加的自己的列表 . 最后，为了便于阅读，对于一个很长的行，你可能只想写一个 mapper 函数而不是使用一个庞大的lambda .

把这一切放在一起，你的代码就可以像这样重写 .

df = pd.read_csv('dec 10.csv')

# split df into groups of 20,000
dfgroups = [df[x:x+20000] for x in range(0, len(df), 20000)]
matches = [] # empty list to store matches

for dfgroup in dfgroups:

    # a function to replace that long line, more readable
    # this function will get redefined every loop, using the new `dfgroup` each iteration
    # this is optional, and you can instead keep that long line, replacing `df` with `dfgroup`
    def mapper(x):
        values = dfgroup['Customer Name'].values
        result = difflib.get_close_matches(x, values, n=2, cutoff=0.8))
        result = result.apply(pd.Series)
        result = result.dropna(axis=0)
        return result

    match = group['Customer Name'].map(mapper) # passing the function as an argument rather than using a lambda
    matches.append(match) # append it to the matches list

现在 matches 相当于 [match1, match2, match3, ...] ，可以像 matches[0] matches[1] 等一样使用

您可以循环遍历数据框列表，以便在每次迭代时只需引用 df 并避免重复代码：

match = pd.Dataframe()
for df in [df1,df2,df3]:
    match_ = df['Customer Name'].map(lambda x: difflib
                 .get_close_matches(x, df['Customer Name'].values, n=2, cutoff=0.8))
                 .apply(pd.Series).dropna(axis=0)
    match = match.append(match_, ignore_index =True)

拆分大量数据并为所有数据块循环相同的代码

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