Pythonic способ вычисления длины списков в столбце данных pandas

У меня есть dataframe, как это:

                                                    CreationDate
2013-12-22 15:25:02                  [ubuntu, mac-osx, syslinux]
2009-12-14 14:29:32  [ubuntu, mod-rewrite, laconica, apache-2.2]
2013-12-22 15:42:00               [ubuntu, nat, squid, mikrotik]

Я вычисляю длину списков в столбце CreationDate и создаю новый столбец Length следующим образом:

df['Length'] = df.CreationDate.apply(lambda x: len(x))

Что дает мне это:

                                                    CreationDate  Length
2013-12-22 15:25:02                  [ubuntu, mac-osx, syslinux]       3
2009-12-14 14:29:32  [ubuntu, mod-rewrite, laconica, apache-2.2]       4
2013-12-22 15:42:00               [ubuntu, nat, squid, mikrotik]       4

Есть ли более питонический способ сделать это?

Ответ 1

Вы можете использовать аксессуар str для некоторых операций с списками. В этом примере

df['CreationDate'].str.len()

возвращает длину каждого списка. См. Документы для str.len.

df['Length'] = df['CreationDate'].str.len()
df
Out: 
                                                    CreationDate  Length
2013-12-22 15:25:02                  [ubuntu, mac-osx, syslinux]       3
2009-12-14 14:29:32  [ubuntu, mod-rewrite, laconica, apache-2.2]       4
2013-12-22 15:42:00               [ubuntu, nat, squid, mikrotik]       4

Для этих операций ванильный Python, как правило, быстрее. pandas обрабатывает NaNs. Вот тайминг:

ser = pd.Series([random.sample(string.ascii_letters, 
                               random.randint(1, 20)) for _ in range(10**6)])

%timeit ser.apply(lambda x: len(x))
1 loop, best of 3: 425 ms per loop

%timeit ser.str.len()
1 loop, best of 3: 248 ms per loop

%timeit [len(x) for x in ser]
10 loops, best of 3: 84 ms per loop

%timeit pd.Series([len(x) for x in ser], index=ser.index)
1 loop, best of 3: 236 ms per loop

Ответ 2

Вот другой вариант, использующий функции apply и lambda:

df['Length'] = df["CreationDate"].apply(lambda l: len(l))