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Usando “apply” para poblar un diccionario.

19 Jul, 2023 Programación

Tengo una columna de un dataframe que contiene listas de etiquetas en Python. Necesito crear un diccionario que cuente cuántas veces se utilizó cada etiqueta. Lo hice de esta forma:

tags_use_count = {}

def count_tags(tag_list):

for tag in tag_list:
    if tag in tags_use_count:
        tags_use_count[tag] += 1
    else:
        tags_use_count[tag] = 1

q2019[‘Tags’].apply(count_tags)

Funciona bien, pero me pregunto si esta es una buena forma de hacerlo. De alguna manera, utilizar apply de esta manera parece una solución poco elegante que los programadores experimentados desaprobarían. (Supongo que no es para eso que se diseñó apply). El conjunto de datos es pequeño, por lo que supongo que podría usar iterrows para recorrer la columna, pero entiendo que no es una buena idea para conjuntos de datos más grandes y me pregunto si mi enfoque sería el más adecuado en ese caso o si hay una mejor manera.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Solución para Contar Etiquetas en una Columna de un DataFrame de Pandas

    Introducción

    Como experto en TI, especializado en Python y Pandas, permíteme explicarte cómo contar eficientemente las etiquetas en una columna de un DataFrame de Pandas.

    Descripción del Problema

    Tenemos una columna del DataFrame que contiene listas de etiquetas de Python. Necesitamos crear un diccionario que cuente cuántas veces se utilizó cada etiqueta.

    Enfoque de la Solución

    La solución proporcionada anteriormente es correcta y eficiente para contar las etiquetas de una columna de un DataFrame de Pandas. Sin embargo, como mencionaste, la función apply no fue diseñada para esto y programadores más experimentados podrían desaprobar este enfoque.

    Además, también mencionaste que podrías usar iterrows, pero no es una buena idea para conjuntos de datos más grandes. Y tienes razón.

    Permíteme proponerte una solución alternativa que aprovecha las funciones incorporadas de Pandas para ofrecer la misma funcionalidad.

    Solución Alternativa

    En lugar de escribir una función personalizada en Python para contar las ocurrencias de las etiquetas, podemos utilizar la funcionalidad incorporada de Pandas para transformar la lista de etiquetas en filas separadas y luego utilizar el método value_counts() para obtener el recuento de cada etiqueta.

    # DataFrame de ejemplo con columna de etiquetas
df = pd.DataFrame({'tags': [['python', 'pandas', 'data'], ['python', 'data'], ['pandas', 'data']]})

# Transformar la lista de etiquetas en filas separadas
tag_counts = df.explode('tags')

# Contar el número de ocurrencias de cada etiqueta
tag_counts = tag_counts['tags'].value_counts().to_dict()

# Imprimir los recuentos de etiquetas resultantes
print(tag_counts)

    Output:

    {'data': 3, 'python': 2, 'pandas': 2}

    En esta solución, primero utilizamos el método explode() para transformar la lista de etiquetas en la columna ‘tags’ en filas separadas. Esta funcionalidad solo está disponible a partir de la versión 0.25 de Pandas.

    Luego, utilizamos el método value_counts() para contar cuántas veces aparece cada etiqueta única en el DataFrame. Finalmente, convertimos la Serie de Pandas resultante en un diccionario para un acceso más conveniente a los recuentos.

    Conclusión

    Tanto la solución original utilizando apply como la solución alternativa utilizando la funcionalidad incorporada de Pandas son formas válidas de contar las etiquetas en una columna de un DataFrame.

    Sin embargo, la forma alternativa utilizando la funcionalidad incorporada de Pandas es más eficiente, especialmente para conjuntos de datos más grandes. Además, utiliza más funciones de Pandas en el pipeline, lo cual está más alineado con las mejores prácticas de uso de la biblioteca Pandas.

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