Python：根据两个熊猫系列之间的某些条件创建新的二进制列表

Question

我正在尝试比较两个列表，一个是一系列已知值，另一个是来自分类器的一系列预测，并创建一个关于这两个元素是否“足够接近”的新二进制列表。

我将使用 RMSE 作为适应度的度量，如果预测值和已知值之间的差异小于 1，我想在新列表的这个位置放置一个 1，如果错误是大于 1，则在新列表中此时返回 0。

例如：

y_known = {23,45,67,83}
y_pred = {23,46,64,78}

应该返回

binary_array = [1,1,0,0]

我需要这个来计算我训练有素的系统的准确率/召回率曲线。我已经研究过使用 lambda 表达式，但显然对于这种类型的问题，它比它的价值更麻烦。任何建议将不胜感激。

更新

这完美无缺，完全符合我的需要。原作者撤回了他的评论，但非常感谢！

def createBinaryArray(x, y, k):
    assert(len(x) == len(y))
    return([1 if abs(a-b)<=k else 0 for a,b in zip(x, y)])

Answer 1

你可以使用

(np.abs(y_known - y_pred) <= 1).astype(int)

使用您的示例输入：

In [265]: y_known = np.array([23, 45, 67, 83])

In [266]: y_pred = np.array([23, 46, 64, 78])

In [267]: (np.abs(y_known - y_pred) <= 1).astype(int)
Out[267]: array([1, 1, 0, 0])

编辑，基于 cmets：如果您开始使用的是 pandas 系列，则相同的方法同样有效：

In [273]: y_known = pd.Series([23, 45, 67, 83])

In [274]: y_pred = pd.Series([23, 46, 64, 78])

In [278]: ((y_known - y_pred).abs() <= 1).astype(int)
Out[278]:
0    1
1    1
2    0
3    0
dtype: int32