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打印熊猫中来自2个数据帧的所有映射数据

set dataframe pandas python

anky · 技术社区 · 7 年前

我有一个数据帧:df1

  SAP_Name  SAP_Class  SAP_Sec
  Avi       5          Avi
  Rison     6          A 
  Slesh     7          B 
  San       8          C 
  Sud       7          B

df2型:

Name_Fi Class std
Avi     5     fgh
Rison   6     Rij
Slesh   7     jkh

我正在尝试根据包含在两个数据帧的列中的值来获取头的映射。

使用以下代码时:

dfs1 = {col1: df1[col1].drop_duplicates() for col1 in df1.columns}
set2 = {col2: set(df2[col2]) for col2 in df2.columns}
d = {}
for col2, v2 in set2.items():
    for col1, v1 in dfs1.items():
        cond = set(v2).issubset(v1)
        if cond:
           d[col2] = col1
print(d)

我有一个结果:

{'Name_Fi': 'SAP_Name', 'Class': 'SAP_Class'}

期望输出:

{'Name_Fi': ['SAP_Name','SAP_Sec'], 'Class': 'SAP_Class'}

基本上,只要df1中有匹配的值,就尝试打印每个匹配的列标题。有什么能帮忙的吗?

2 回复 | 直到 7 年前

jezrael 7 年前

我想需要 intersection 之间 set s,所以表演 dict comprehension 将字典的两个值转换为 设置 学生:

from collections import defaultdict

dfs1 = {col1: set(df1[col1].drop_duplicates()) for col1 in df1.columns}
set2 = {col2: set(df2[col2]) for col2 in df2.columns}

d = defaultdict(list)
for col2, v2 in set2.items():
    for col1, v1 in dfs1.items():
        cond = v2.intersection(v1)
        if cond:
           d[col2].append(col1)
print(d)
defaultdict(<class 'list'>, {'Name_Fi': ['SAP_Name', 'SAP_Sec'], 'Class': ['SAP_Class']})

jpp 7 年前

你不是在找 issubset 这里,因为只有当一列中的值是另一列中的值的子集时,这才起作用,例如。 全部的 价值观 df2['Name_Fi'] 包含在 df1['SAP_Sec'] .. 相反,你可以使用 set.intersection ,或语法糖 & 检查是否有重叠。

你可以把这个想法和 collections.defaultdict 提取您想要的结果:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)
for col2, v2 in set2.items():
    for col1, v1 in dfs1.items():
        cond = set(v2) & set(v1)
        if cond:
            d[col2].append(col1)

print(d)

defaultdict(<class 'list'>, {'Name_Fi': ['SAP_Name', 'SAP_Sec'],
                             'Class': ['SAP_Class']})

更有效的是,你可以计算 set 在嵌套循环中避免显式转换的理解中的对象:

from collections import defaultdict

dfs1 = {col1: set(df1[col1]) for col1 in df1}
set2 = {col2: set(df2[col2]) for col2 in df2}

d = defaultdict(list)

for col2, v2 in set2.items():
    for col1, v1 in dfs1.items():
        if v2 & v1:
            d[col2].append(col1)

print(d)

对于较大的数组,可以使用 pd.Series.unique + any 使用更有效的生成器表达式:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
A = pd.Series(np.random.randint(0, 1000, 10000)).unique()
B = pd.Series(np.random.randint(0, 100000, 10000)).unique()

%timeit np.in1d(B, A).any()     # 1.1 ms per loop
%timeit set(A) & set(B)         # 1.46 ms per loop
%timeit any(i in B for i in A)  # 102 Âµs per loop

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