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python - 比较训练集和有效集之间的 pd.Series 范围

问题描述

假设我有一个训练集和有效集如下：

>>> train
    A    B
0   1  300
1   5  600
2   2  450
>>> valid
      A    B
0  1500  300
1     4  600
2     2  450

对于火车集中的每一列，我想知道 的范围valid[col]是否在 的范围内train[col]，这意味着if max(valid[col])<=max(train[col]) and min(valid[col])>=min(train[col])。在这个例子中：

>>> func(train,valid)
          A    B
    0  False  True

除了构建一个for循环来每次检查训练集中的每一列之外，还有没有更好的方法来构建这个函数？

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

尝试这个：

In [59]: %paste
def f(col):
    return (train[col].max() >= valid[col].max()) & (train[col].min() <= valid[col].min())

## -- End pasted text --

In [60]: train.apply(lambda c: f(c.name))
Out[60]:
A    False
B     True
dtype: bool

作为DF：

In [63]: train.apply(lambda c: f(c.name)).to_frame(0).T
Out[63]:
       A     B
0  False  True

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