Pandas 大数据帧比较答案

【问题标题】：Pandas Big DataFrame ComparisonPandas 大数据帧比较
【发布时间】：2020-04-17 17:27:14
【问题描述】：

我比较来自 2 个大数据框的记录，包括 3 列（X、Y、Z）并创建一个记录配对数据的结果数据框，其中 X 和 Y 彼此接近（

import pandas as pd
import numpy as np

n=35000
DF1=pd.DataFrame({'X1': np.random.randn(n),'Y1': np.random.randn(n),'Z1': np.random.randn(n)})
DF2=pd.DataFrame({'X2': np.random.randn(n),'Y2': np.random.randn(n),'Z2': np.random.randn(n)})

Result=pd.DataFrame(columns=['X1','Y1','Z1','X2','Y2','Z2'])

i=0
for j in DF1.index:
    for k in DF2.index:
        if abs(DF1.X1[j]-DF2.X2[k])<0.05:
            if abs(DF1.Y1[j]-DF2.Y2[k])<0.05:
                Result.loc[i]=[DF1.X1[j]]+[DF1.Y1[j]]+[DF1.Z1[j]]+[DF2.X2[k]]+[DF2.Y2[k]]+[DF2.Z2[k]]
                i+=1

【问题讨论】：

标签： python pandas bigdata

【解决方案1】：

我设法通过根据 X 范围值将 DataFrame 切成 100 个较小的部分来解决这个问题，并且只比较每个部分内的数据，我不想丢失部分之间的任何数据，所以我在范围之间给出 5% 的重叠并在顶部，稍后我将处理重复。

它仍然很慢，但至少我得到了结果，欢迎任何更快的选择

import pandas as pd
import numpy as np

def Compare(DF1,DF2):
    Output=pd.DataFrame(columns=['X1','Y1','Z1','X2','Y2','Z2'])
    i=0
    for j in DF1.index:
        for k in DF2.index:
            if abs(DF1.X1[j]-DF2.X2[k])<0.05:
                if abs(DF1.Y1[j]-DF2.Y2[k])<0.05:
                    Output.loc[i]=[DF1.X1[j]]+[DF1.Y1[j]]+[DF1.Z1[j]]+[DF2.X2[k]]+[DF2.Y2[k]]+[DF2.Z2[k]]
                   i+=1
    return(Output)

n=35000
DF1=pd.DataFrame({'X1': np.random.randn(n),'Y1': np.random.randn(n),'Z1': 
np.random.randn(n)})
DF2=pd.DataFrame({'X2': np.random.randn(n),'Y2': np.random.randn(n),'Z2': 
np.random.randn(n)})

m=int(n/100)
start=DF1.X1.min()
stop=DF1.X1.max()*1.05
step=(DF1.X1.max()-DF1.X1.min())/m
arange=np.arange(start,stop,step)

Comparison=pd.DataFrame(columns=['X1','Y1','Z1','X2','Y2','Z2'])

for i in range(0,m-1):
    Input1=DF1[(DF1.X1>arange[i]) & (DF1.X1<(arange[i+1]-step/20))]
    Input2=DF2[(DF2.X2>arange[i]) & (DF2.X2<(arange[i+1]-step/20))]
    Comparison=Comparison.append(Compare(Input1,Input2))

【讨论】：