Python Pandas：矢量化操作错误？答案

【问题标题】：Python Pandas: Vectorized operation bug?Python Pandas：矢量化操作错误？
【发布时间】：2012-10-11 18:09:03
【问题描述】：

日期系列看起来像这样。

In [89]:
db.close[:5]

Out[89]:
datetime
2012-06-28 23:58:00    1.243925
2012-06-28 23:59:00    1.244125
2012-06-29 00:00:00    1.244065
2012-06-29 00:01:00    1.243875
2012-06-29 00:02:00    1.243865
Name: close

我想从每个元素中减去前一个元素。

In [93]:
db.close[1:5] - db.close[:4]

Out[93]:
datetime
2012-06-28 23:58:00   NaN
2012-06-28 23:59:00     0
2012-06-29 00:00:00     0
2012-06-29 00:01:00     0
2012-06-29 00:02:00   NaN
Name: close

数组被减去而没有偏移。

但是当我比较数组元素时...

n [94]：

db.close[1:5] == db.close[:4]
Out[94]:
datetime
2012-06-28 23:59:00    False
2012-06-29 00:00:00    False
2012-06-29 00:01:00    False
2012-06-29 00:02:00    False
Name: close

【问题讨论】：

标签： python numpy python-3.x pandas

【解决方案1】：

这实际上是故意的。算术运算会进行数据对齐，但比较不会。过去我考虑过更改它，但发现它导致了太多问题（尤其是在将 Series 传递给期望 NumPy 数组的函数时，例如，numpy.diff）。

编辑：要对齐，您可以手动对齐：

In [10]: numpy.equal(*a.align(b))
Out[10]: 
2000-01-03    False
2000-01-04     True
2000-01-05     True
2000-01-06     True
2000-01-07     True
2000-01-10    False
Freq: B

【讨论】：

感谢您的解释。我想避免迭代。因此有可能通过向量来制作我需要的东西吗？

【解决方案2】：

我找到了自己问题的答案。它可能对某人有用。

In [38]:
db.close.shift(periods=1).head() - db.close.head()

Out[38]:
datetime
2012-06-28 23:58:00        NaN
2012-06-28 23:59:00   -0.00020
2012-06-29 00:00:00    0.00006
2012-06-29 00:01:00    0.00019
2012-06-29 00:02:00    0.00001
Freq: T, Name: close

不幸的是，它比普通算术运算慢 2-3 倍。

In [40]:

%timeit db.close.shift(periods=1) - db.close
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

%timeit db.close - db.open
1000 loops, best of 3: 700 us per loop

【讨论】：