在 Pandas 中按範圍條件合併資料幀
在資料分析領(lǐng)域，組合來自多個來源的資料是一項常見任務。 Pandas 是一個強大的資料操作 Python 函式庫，提供了各種合併資料幀的方法，包括範圍條件。本文深入研究了這個特定場景，並提出了使用 numpy 廣播的有效解決方案。
問題描述
給定兩個資料幀A 和B，目標是執(zhí)行內(nèi)部聯(lián)接，其中資料幀A 中的值落在資料幀B 中定義的特定範圍內(nèi)。傳統(tǒng)上，這可以使用SQL 語法來實現(xiàn)：
<code class="sql">SELECT * FROM A, B WHERE A_value BETWEEN B_low AND B_high</code>
現(xiàn)有解決方案
Pandas 提供了一種使用虛擬列的解決方法，合併虛擬列，然後過濾掉不需要的行。然而，這種方法的計算量很大?；蛘?，可以對 B 上的每個 A 值套用搜尋函數(shù)，但這種方法也有缺點。
Numpy 廣播：一種實用方法
Numpy 廣播提供了一種優(yōu)雅高效的解決方案。該技術(shù)利用向量化對整個數(shù)組而不是單一元素執(zhí)行計算。要實現(xiàn)所需的合併：
- 從資料幀 A 和 B 中提取值。
-
使用numpy 廣播建立布林遮罩：
- A_value >= B_low
- A_value
A_value - 使用numpy 的np.where 來定位mask 為True 的索引。
這種方法利用廣播對整個 A 資料幀執(zhí)行範圍比較，顯著減少計算時間和複雜性。
示例<code class="python">A = pd.DataFrame(dict(
A_id=range(10),
A_value=range(5, 105, 10)
))
B = pd.DataFrame(dict(
B_id=range(5),
B_low=[0, 30, 30, 46, 84],
B_high=[10, 40, 50, 54, 84]
))</code>考慮以下數(shù)據(jù)幀：輸出：
A_id A_value B_high B_id B_low 0 0 5 10 0 0 1 3 35 40 1 30 2 3 35 50 2 30 3 4 45 50 2 30
此輸出演示了成功根據(jù)指定範圍條件合併資料幀A 和B。
其他注意事項要執(zhí)行左連接，請在輸出中包含資料幀 A 中不匹配的行。這可以透過使用 numpy 的 ~np.in1d 來識別不匹配的行並將其附加到結(jié)果中來實現(xiàn)。
總之，numpy 廣播提供了一種基於範圍條件合併資料幀的強大且高效的方法。其向量化功能提高了效能，使其成為大型資料集的理想解決方案。以上是如何使用 Numpy 廣播按 Pandas 中的範圍條件合併資料幀？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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