python - 有效地将 pandas 系列浮点数与 pandas 系列 numpy 数组进行比较
问题描述
以下是可重现的并返回所需的结果。
import pandas as pd, numpy as np
np.random.seed(3124)
x = 10 + np.random.rand(10)
y = np.split(10 + np.random.rand(100), 10)
x >= y
# array([[False, True, True, False, False, False, False, True, False, True],
# ...
# [False, True, True, True, False, True, False, True, False, False]])
np.apply_along_axis(np.greater_equal, 0, x , y)
# same results as x >= y.
但是,如果上面的 x 和 y 是从 pandas 数据框中拉出的,我必须将 pandas 系列数组转换为数组列表。对于大型系列来说,这在计算上是非常昂贵的。
我将如何以更有效的方式完成此任务?
df = pd.DataFrame({'x':x,'y':y})
df['x'].values >= df['y'].tolist()
# same results as above.
df['x'] >= df['y']
# ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
df['x'].values >= df['y'].values
# ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
编辑
@Divakar 对上述问题给出了正确答案。但是,在我的实际用例中,数组的y
长度都不同。
使用y
从上面创建y2
更接近我的数据。以下是可重现的。
y2 = [np.resize(a, r) for a,r in zip(y,np.random.randint(2, 10, 10))]
# yields something like:
# [array([10.1269906 , 10.34269353, 10.39461373, 10.022271 , 10.69316165, 10.83981557, 10.03328485, 10.56850597]),
# array([10.99159117, 10.21215159, 10.65208435, 10.22483111, 10.13748229, 10.72621328]),
# ...
# array([10.61071355, 10.62141997]),
# array([10.3899659 , 10.66207985, 10.85937807]),
# array([10.38374303, 10.93140162, 10.88535643, 10.51529231, 10.60723795, 10.60504599, 10.6773523 ]),
# array([10.02775067, 10.91382588, 10.31222259, 10.44732757, 10.16980452, 10.88914854, 10.22677905])]
以下返回我想要的结果,但对于我的实际数据框的大小是不可行的。我宁愿用 numpy 以矢量化形式进行。
[x[i] >= y2[i] for i in range(len(y2))]
# returns
# [array([False, False, False, False, False, False, False, False]),
# array([False, True, False, True, True, False]),
# ...
# array([ True, True]),
# array([ True, False, False]),
# array([False, False, False, False, False, False, False]),
# array([ True, True, True, True, True, True, True])]
解决方案
获取底层数组数据,这样我们就有y
了 as2D
数组,我们称它为Y
和x
as 1D
,称它为X
。然后执行比较杠杆broadcasting
,像这样 -
Y = np.concatenate(df.y.values).reshape(-1,len(df.y[0]))
X = df.x.values
out = X >= Y
请注意,这会将每个条目df.y
与x
.
如果您打算将 in 中的每个条目与 inx
中的每个条目进行比较df.y
,请扩展X
至2D
然后比较 : out = X[:,None] >= Y
。