如何使用python将for循环输出数据帧合并为一个?

Makunata • 3 年前 • 1371 次点击

我有两个数据帧,如下所示:

dfa = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns=list('A'))
dfb = pd.DataFrame(['AC', 'BC', 'CC'], columns=list('B'))

我的输出是生成一个新的数据帧,其中dfb中的B列和从B到a的每个元素之间的另一列距离(例如,从AC到AA的汉明距离为1),如下所示:

   B    disB  disB disB
0  AC    1    2    1
1  BC    2    1    1
2  CC    2    2    0

我尝试过的代码如下(其他帖子提供):

dfa = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns=list('A'))
dfb = pd.DataFrame(['AC', 'BC', 'CC'], columns=list('B'))

df_summary = dfb.copy()

for seq1 in dfa.A:
    df__ = []
    for seq2 in dfb.B:
        hd = sum(c1 != c2 for c1, c2 in zip(seq1, seq2))
        df__.append(hd)

    df_summary['dis_{}'.format(column)] = pd.DataFrame({'dis_' + column: df__}).values
    print(df_summary)

结果将给我3个输出:

    B  dis_B
0  AC      1
1  BC      2
2  CC      2
    B  dis_B
0  AC      2
1  BC      1
2  CC      2
    B  dis_B
0  AC      1
1  BC      1
2  CC      0

但我需要把它们结合在一起,比如:

B解散解散解散解散
0 AC 1 2 1
公元前1年2月1日
2 CC 2 0

谢谢你的帮助!

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址：http://www.python88.com/topic/128868

1371 次点击

文章 [ 2 ] | 最新文章 3 年前

• 1 楼

constantstranger 3 年前

这是一个答案,它给出的结果与问题框架的形式略有不同,但使用“a”和“B”的值作为 index 和 columns 数据帧结果,这可能更能描述最终结果:

import pandas as pd

lists = {'A' : ['AA', 'BB', 'CC'], 'B' : ['AC', 'BC', 'CC']}
df = pd.DataFrame(data=[[sum(c != d for c, d in zip(lists['B'][i], lists['A'][j])) for j in range(len(lists['A']))] for i in range(len(lists['B']))], index=lists['B'], columns=lists['A'])
print(df)

输出:

    AA  BB  CC
AC   1   2   1
BC   2   1   1
CC   2   2   0

下面是创建通用矩阵的上述方法与使用 numpy 在另一个使用硬编码列名的答案中显示:

import pandas as pd
import numpy as np

lists = {'A' : ['AA', 'BB', 'CC'], 'B' : ['AC', 'BC', 'CC']}
df = pd.DataFrame(data=[[sum(c != d for c, d in zip(lists['B'][i], lists['A'][j])) for j in range(len(lists['A']))] for i in range(len(lists['B']))], index=lists['B'], columns=lists['A'])
print(df)


dfa = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns=list('A'))
dfb = pd.DataFrame(['AC', 'BC', 'CC'], columns=list('B'))

def foo(dfa, dfb):
    df = pd.DataFrame(data=[[sum(c != d for c, d in zip(dfb['B'][i], dfa['A'][j])) for j in range(len(dfa['A']))] for i in range(len(dfb['B']))], index=dfb['B'], columns=dfa['A'])
    return df
    


def bar(dfa, dfb):
    a = np.array(dfa['A'].str.split('').str[1:-1].tolist())
    b = np.array(dfb['B'].str.split('').str[1:-1].tolist())
    dfb[['disB_1', 'disB_2', 'disB_3']] = (a != b[:, None]).sum(axis=2)
    return dfb

import timeit

print("\nGeneral matrix approach:")
t = timeit.timeit(lambda: foo(dfa, dfb), number = 100)
print(f"timeit: {t}")

print("\nHarcoded columns approach:")
t = timeit.timeit(lambda: bar(dfa, dfb), number = 100)
print(f"timeit: {t}")

通过 timeit :

    AA  BB  CC
AC   1   2   1
BC   2   1   1
CC   2   2   0

General matrix approach:
timeit: 0.023536499997135252

Harcoded columns approach:
timeit: 0.03922149998834357

这似乎表明 努比 这种方法大约需要1.5-2倍于这个答案中的一般矩阵方法。

• 2 楼

richardec 3 年前

矢量化(读作“更快”)解决方案:

a = np.array(dfa['A'].str.split('').str[1:-1].tolist())
b = np.array(dfb['B'].str.split('').str[1:-1].tolist())

dfb[['disB_1', 'disB_2', 'disB_3']] = (a != b[:, None]).sum(axis=2)

输出:

>>> dfb
    B  disB_1  disB_2  disB_3
0  AC       1       2       1
1  BC       2       1       1
2  CC       2       2       0

登录后回复