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同じ長さであることがわかっている2つのパンダデータシリーズがあります。各 Series には、各要素に sets() が含まれています。これら 2 つのシリーズのセットの要素ごとの結合を取得する計算効率の良い方法を見つけたいと思います。以下で遊ぶために、偽の短いシリーズでコードの簡略化されたバージョンを作成しました。この実装は、これを行うには非常に非効率的な方法です。これを行うには、より高速な方法が必要です。私の実際のシリーズはもっと長く、この操作を何十万回も行わなければなりません。

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

シリーズをデータ フレームに結合して適用機能を使用しようとしましたが、セットはデータフレーム要素としてサポートされていないというエラーが表示されます。

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pir4

いくつかのオプションをテストした後、私は最終的に良いものを思いつきました...以下のpir4。

テスト

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)])

ここに画像の説明を入力

于 2016-08-20T06:09:29.613 に答える