GroupBy和集合交集
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了GroupBy和集合交集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我有一个带有set列的pandas DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group_var': [1,1,2,2], 'sets_var': [set([0, 1]), set([1, 2]), set([3, 4]), set([5, 6, 7])]})
df
group_var sets_var
0 1 {0, 1}
1 1 {1, 2}
2 2 {3, 4}
3 2 {5, 6, 7}
我希望groupby
group_var
并获得所有相应的sets_var
集合的交集,如下所示:
group_var sets_var
0 1 {1}
1 2 {}
或像这样的系列:
sets_var
1 {1}
2 {}
我怎么会优雅地去做呢?绩效是头等大事。
答案
使用groupby
,agg
,并使用set.intersection
减少。
df.groupby('group_var', as_index=False).agg(lambda x: set.intersection(*x))
group_var sets_var
0 1 {1}
1 2 {}
如果性能绝对重要,我们可以尝试摆脱lambda
:
from functools import partial, reduce
import operator
p = partial(reduce, operator.and_)
df.groupby('group_var', as_index=False).agg(p)
group_var sets_var
0 1 {1}
1 2 {}
但是,这仅执行成对交叉,因此您的里程可能会有所不同。
或者,作为一个系列,
pd.Series({
k: set.intersection(*g.tolist())
for k, g in df.groupby('group_var')['sets_var']})
1 {1}
2 {}
dtype: object
以上是关于GroupBy和集合交集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章