集合的交集作为熊猫中的列答案

【问题标题】：Intersection of sets as columns in pandas集合的交集作为熊猫中的列
【发布时间】：2017-07-21 13:54:16
【问题描述】：

我有一个 df，例如：

df=pd.DataFrame.from_items([('i', [set([1,2,3,4]), set([1,2,3,4]), set([1,2,3,4]),set([1,2,3,4])]), ('j', [set([2,3]), set([1]), set([4]),set([3,4])])])

看起来像

>>> df
              i       j
0  {1, 2, 3, 4}  {2, 3}
1  {1, 2, 3, 4}     {1}
2  {1, 2, 3, 4}     {4}
3  {1, 2, 3, 4}  {3, 4}

我想计算 df.i.intersection(df.j) 并将其指定为 k 列。也就是说，我想要这个：

df['k']=[df.i.iloc[t].intersection(df.j.iloc[t]) for t in range(4)]

>>> df.k
0    {2, 3}
1       {1}
2       {4}
3    {3, 4}
Name: k, dtype: object

这个有 df.apply() 吗？实际的 df 是数百万行。

【问题讨论】：

标签： python pandas set intersection

【解决方案1】：

在pandas 中使用sets、lists 和dicts 有点问题，因为最好使用标量：

df['k'] = [x[0] & x[1] for x in zip(df['i'], df['j'])]
print (df)
              i       j       k
0  {1, 2, 3, 4}  {2, 3}  {2, 3}
1  {1, 2, 3, 4}     {1}     {1}
2  {1, 2, 3, 4}     {4}     {4}
3  {1, 2, 3, 4}  {3, 4}  {3, 4}

df['k'] = [x[0].intersection(x[1]) for x in zip(df['i'], df['j'])]
print (df)
              i       j       k
0  {1, 2, 3, 4}  {2, 3}  {2, 3}
1  {1, 2, 3, 4}     {1}     {1}
2  {1, 2, 3, 4}     {4}     {4}
3  {1, 2, 3, 4}  {3, 4}  {3, 4}

apply 的解决方案：

df['k'] = df.apply(lambda x: x['i'].intersection(x['j']), axis=1)
print (df)
              i       j       k
0  {1, 2, 3, 4}  {2, 3}  {2, 3}
1  {1, 2, 3, 4}     {1}     {1}
2  {1, 2, 3, 4}     {4}     {4}
3  {1, 2, 3, 4}  {3, 4}  {3, 4}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用集合差异重现集合交集。 A 和 B 的交集等于 A 减去 A 中不在 B 中的元素。（您可以使用 B 进行对称）。

所以，你可以使用dataframesub方法来操作集合差异：

df['k'] = df['i'].sub(df['i'].sub(df['j']))
# df['k'] = df['j'].sub(df['j'].sub(df['i'])) # equivalent

这给出了预期的输出：

df
Out[11]: 
              i       j       k
0  {1, 2, 3, 4}  {2, 3}  {2, 3}
1  {1, 2, 3, 4}     {1}     {1}
2  {1, 2, 3, 4}     {4}     {4}
3  {1, 2, 3, 4}  {3, 4}  {3, 4}

【讨论】：