试图提供与R的sweepfunction等效的python(如here)的其他问题并未真正解决最有用的多个参数的情况.
假设我希望将一个2自变量函数应用于具有来自另一个DataFrame列的匹配元素的Dataframe的每一行：
df = data.frame("A" = 1:3,"B" = 11:13)
df2= data.frame("X" = 10:12,"Y" = 10000:10002)
sweep(df,1,FUN="*",df2$X)
在python中,我通过对行计数基本上是循环的应用apply获得了等效结果.
df = pd.DataFrame( { "A" : range(1,4),"B" : range(11,14) } )
df2 = pd.DataFrame( { "X" : range(10,13),"Y" : range(10000,10003) } )
pd.Series(range(df.shape[0])).apply(lambda row_count: np.multiply(df.iloc[row_count,:],df2.iloc[row_count,df2.columns.get_loc('X')]))
我非常怀疑这在大熊猫中是否有效,有什么更好的方法？
应用*时,代码的两位都应导致数据帧/矩阵为6个数字：
A B
1 10 110
2 22 132
3 36 156
我应该明确指出,目标是像这样说：
df = data.frame("A" = 1:3,"Y" = 10000:10002)
myFunc = function(a,b) { floor((a + b)^min(a/2,b/3)) }
sweep(df,FUN=myFunc,df2$X)
导致：
A B
[1,] 3 4
[2,] 3 4
[3,] 3 5
在python熊猫中这样做的好方法是什么？
最佳答案
如果我正确理解了这一点,则您正在寻找将二进制函数f(x,y)逐行应用于数据框(对于x),并使用来自y系列的参数.一种实现方法是从熊猫内部内部借用实现.如果要扩展此功能(例如,沿列应用,只要f为二进制,则可以类似的方式完成.如果需要更多参数,则可以对f进行部分处理以使其成为二进制
import pandas as pd
from pandas.core.dtypes.generic import ABCSeries
def sweep(df,series,FUN):
assert isinstance(series,ABCSeries)
# row-wise application
assert len(df) == len(series)
return df._combine_match_index(series,FUN)
# define your binary operator
def f(x,y):
return x*y
# the input data frames
df = pd.DataFrame( { "A" : range(1,10003) } )
# apply
test1 = sweep(df,df2.X,f)
# performance
# %timeit sweep(df,f)
# 155 µs ± 1.27 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10000 loops each)#
# another method
import numpy as np
test2 = pd.Series(range(df.shape[0])).apply(lambda row_count: np.multiply(df.iloc[row_count,df2.columns.get_loc('X')]))
# %timeit performance
# 1.54 ms ± 56.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,1000 loops each)
assert all(test1 == test2)
希望这可以帮助.