python – 在pandas数据框中散列每个值

概述在 python中,我试图找到最快的方法来散列pandas数据框中的每个值. 我知道任何字符串都可以使用： hash('a string') 但是如何在pandas数据框的每个元素上应用此函数？ 这可能是一件非常简单的事情,但我刚刚开始使用python. 传递散列函数以应用于str列： In [37]:df = pd.DataFrame({'a':['asds','asdds','asdsad 在 python中,我试图找到最快的方法来散列pandas数据框中的每个值.

我知道任何字符串都可以使用：

hash('a string')

但是如何在pandas数据框的每个元素上应用此函数？

这可能是一件非常简单的事情,但我刚刚开始使用python.

解决方法 传递散列函数以应用于str列：

In [37]:df = pd.DataFrame({'a':['asds','asdds','asdsadsdas']})dfOut[37]:            a0        asds1       asdds2  asdsadsdasIn [39]:df['hash'] = df['a'].apply(hash)dfOut[39]:            a                 hash0        asds  40655196732572648051       asdds -21449334317746469742  asdsadsdas -3091042543719078458

如果要对每个元素执行此 *** 作,请调用applymap：

In [42]:df = pd.DataFrame({'a':['asds','asdsadsdas'],'b':['asewer','werwer','tyutyuty']})dfOut[42]:            a         b0        asds    asewer1       asdds    werwer2  asdsadsdas  tyutyutyIn [43]:df.applymap(hash)​Out[43]:                     a                    b0  4065519673257264805  76313813776768706531 -2144933431774646974 -61244728302129271182 -3091042543719078458 -1784823178011532358

总结

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