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python - 具有多个参数的 R 扫描的高效 python pandas 等效/实现

问题描述

试图提供与'函数python等效的其他问题（如这里）并没有真正解决最有用的多个参数的情况。Rsweep

假设我希望将一个 2 参数函数应用于 Dataframe 的每一行，其中包含来自另一个 DataFrame 的列的匹配元素：

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我得到了等效的使用apply基本上是通过行计数的循环。

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')]))

我非常怀疑这是否有效pandas，有什么更好的方法呢？

应用时，这两位代码都应生成 6 个数字的数据帧/矩阵*：

   A   B
1 10 110
2 22 132
3 36 156

我应该清楚地说明，目的是将自己的功能插入到这种sweep类似的行为中，例如：

df = data.frame("A" = 1:3,"B" = 11:13)
df2= data.frame("X" = 10:12,"Y" = 10000:10002)
myFunc = function(a,b) { floor((a + b)^min(a/2,b/3))  }
sweep(df,1, FUN=myFunc,df2$X)

导致：

 A B
[1,] 3 4
[2,] 3 4
[3,] 3 5

在 python pandas 中这样做的好方法是什么？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

如果我理解正确，您希望将二进制函数 f(x,y) 逐行应用于数据帧（对于 x），并带有来自 y 的系列的参数。一种方法是从 pandas 内部借用实现。如果你想扩展这个函数（例如沿列应用，它可以以类似的方式完成，只要 f 是二进制的。如果你需要更多参数，你可以简单地partial在 f 上做一个二进制

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(1,4),"B" : range(11,14) } )
df2 = pd.DataFrame( { "X" : range(10,13),"Y" : range(10000,10003) } )

# apply
test1 = sweep(df, df2.X, f)

# performance
# %timeit sweep(df, df2.X, 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.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。

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