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我有 2 个我知道长度相同的熊猫数据系列。每个系列在每个元素中都包含 sets()。我想找出一种计算有效的方法来获得这两个系列集合的元素明智联合。我创建了一个简化版本的代码,其中包含假和短系列,可以在下面使用。这种实现是一种非常低效的方法。必须有一种更快的方法来做到这一点。我的真实系列要长得多,我必须进行数十万次此操作。

import pandas as pd

set_series_1 = pd.Series([{1,2,3}, {'a','b'}, {2.3, 5.4}])
set_series_2 = pd.Series([{2,4,7}, {'a','f','g'}, {0.0, 15.6}])

n = set_series_1.shape[0]  
for i in range(0,n):
    set_series_1[i] = set_series_1[i].union(set_series_2[i])

print set_series_1        
>>> set_series_1
0          set([1, 2, 3, 4, 7])
1             set([a, b, g, f])
2    set([0.0, 2.3, 15.6, 5.4])
dtype: object

我尝试将 Series 组合到数据框中并使用 apply 函数,但我收到一条错误消息,指出不支持将集合作为数据框元素。

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pir4

在测试了几个选项后,我终于想出了一个不错的... pir4下面。


测试

def jed1(s1, s2):
    s = s1.copy()
    n = s1.shape[0]
    for i in range(n):
        s[i] = s2[i].union(s1[i])
    return s

def pir1(s1, s2):
    return pd.Series([item.union(s2[i]) for i, item in enumerate(s1.values)], s1.index)

def pir2(s1, s2):
    return pd.Series([item.union(s2[i]) for i, item in s1.iteritems()], s1.index)

def pir3(s1, s2):
    return s1.apply(list).add(s2.apply(list)).apply(set)

def pir4(s1, s2):
    return pd.Series([set.union(*z) for z in zip(s1, s2)])

在此处输入图像描述

于 2016-08-20T06:09:29.613 回答