高效的python熊猫等效项带有多个参数的R扫描的实现

概述试图提供与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,

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   B1 10 1102 22 1323 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 pdfrom pandas.core.dtypes.generic import ABCSerIEsdef 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 operatordef f(x,y):    return x*y    # the input data framesdf = pd.DataFrame( { "A" : range(1,10003) } )# applytest1 = 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 methodimport numpy as nptest2 = 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. 总结

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