我正在使用Pandas，Lambda函数进行练习，并面临一项艰巨的任务。我已经得到了一个"正式"正确的解决方案，但绝对效率低下。
这就是问题所在：
我有一个Pandas DataFramedf它是这样的(在这篇文章末尾生成此示例的代码(：
id type
0 1003 G
1 1003 A
2 1002 T
3 1002 A
4 1001 A
5 1003 A
6 1002 G
7 1003 A
8 1001 T
9 1001 A
预期输出：每种不同类型(A、C、G、T(一个新列，其中包含唯一 ID 的数量，它们在表中的最后一行中显示具有该类型。
可能的输出是这样的(编辑以匹配所需的结果(：
id num_A num_C num_G num_T type
0 1003 0 0 1 0 G
1 1003 1 0 0 0 A
2 1002 1 0 0 1 T
3 1002 2 0 0 0 A
4 1001 3 0 0 0 A
5 1003 3 0 0 0 A
6 1002 2 0 1 0 G
7 1003 2 0 1 0 A
8 1001 1 0 1 1 T
9 1001 2 0 1 0 A
为了达到这个目标，我做了以下工作(如果您将输出与上面显示的表格进行比较，则无法正常工作(：
定义了一个临时数据帧
tmp，用于存储所有可能 ID 的状态(在此示例中最多有 9 个(：id type_A type_C type_G type_T 0 1001 0 0 0 0 1 1002 0 0 0 0 2 1003 0 0 0 0 3 1004 0 0 0 0 4 1005 0 0 0 0 5 1006 0 0 0 0 6 1007 0 0 0 0 7 1008 0 0 0 0 8 1009 0 0 0 0定义了一个迭代循环，该循环正在检查
df中每一行的类型，然后相应地更新tmp数据帧的状态：
代码如下：
for df_row in range(0, df.shape[0]):
if df.type[df_row] == 'A':
for tmp_row in range(0, tmp.shape[0]):
if tmp.id[tmp_row] == df.id[df_row]:
tmp.type_A[tmp_row] = 1
df.num_A[df_row] = tmp.type_A.sum()
if df.type[df_row] == 'C':
for tmp_row in range(0, tmp.shape[0]):
if tmp.id[tmp_row] == df.id[df_row]:
tmp.type_C[tmp_row] = 1
df.num_C[df_row] = tmp.type_C.sum()
if df.type[df_row] == 'G':
for tmp_row in range(0, tmp.shape[0]):
if tmp.id[tmp_row] == df.id[df_row]:
tmp.type_G[tmp_row] = 1
df.num_G[df_row] = tmp.type_G.sum()
if df.type[df_row] == 'T':
for tmp_row in range(0, tmp.shape[0]):
if tmp.id[tmp_row] == df.id[df_row]:
tmp.type_T[tmp_row] = 1
df.num_T[df_row] = tmp.type_T.sum()
我想了解的是，如果使用 Lambda 函数或其他方法，是否有可能获得更快的结果，这在性能方面也更好。
要生成像我这样的示例数据帧，您可以使用以下代码(也欢迎有关如何调整它的建议，以便我可以了解更多信息(：
df = pd.DataFrame({'id': np.random.randint(1001, 1004, size=10),
'type_tmp': np.random.randint(1, 4, size=10),
'type': '',
'num_G': 0, 'num_A': 0, 'num_T': 0, 'num_C': 0})
for r in range(0, df.shape[0]):
if df.type_tmp[r] == 1:
df.type[r] = 'G'
if df.type_tmp[r] == 2:
df.type[r] = 'A'
if df.type_tmp[r] == 3:
df.type[r] = 'T'
if df.type_tmp[r] == 4:
df.type[r] = 'C'
df = df.drop(columns='type_tmp')
临时数据帧定义如下：
tmp = pd.DataFrame({'id': np.arange(1001, 1010), 'type_A': 0, 'type_C': 0, 'type_G': 0, 'type_T': 0})
感谢您的宝贵时间。
解决问题的修订版本，它与原始版本完全不同，我们可以简单地透视和向前填充以获取任何行的状态，然后使用value_counts来获取数字：
state = df.reset_index().pivot(index="index", columns="id").ffill()
counts = state.apply(pd.value_counts, axis=1).reindex(["A", "C", "G", "T"], axis=1)
counts = counts.fillna(0).astype(int)
out = df.join(counts)
这给了我
In [193]: out
Out[193]:
id type A C G T
0 1003 G 0 0 1 0
1 1003 A 1 0 0 0
2 1002 T 1 0 0 1
3 1002 A 2 0 0 0
4 1001 A 3 0 0 0
5 1003 A 3 0 0 0
6 1002 G 2 0 1 0
7 1003 A 2 0 1 0
8 1001 T 1 0 1 1
9 1001 A 2 0 1 0
若要从数据帧中查找到目前为止的唯一类型集，可以从开始到每一行获取数据帧的一部分，然后将其强制放入 Set 并获取长度。如果已经使用正确的列(全部为 0(设置了数据帧，则可以将此集的长度插入到正确的位置：
for index, row in df.iterrows():
l = len(set(df['type'].head(index)))
t = row['type']
df['num_'.format(t)][index] = t
让我知道这是否有帮助，如果您需要，我可以添加更多。