熊貓/ Python的等效復ifelse比賽中的R

Question

我的目標是讓大熊貓相當於下面的R代碼裏面的：

df1$String_1_check = ifelse(df1$String_1 == df2[match(df1$String_2, df2$String_2), 1], TRUE, FALSE) 

如果DF1的列STRING_1的第n行的值等於第一列df2的第n列第2行與df2的第2個字符串匹配，則在新列中爲True，否則爲String_1_check中的False。

df1在String_1和String_2中有許多相同值的實例，並且df2僅在String_1中具有每個可能值的一個實例。 String_3不是唯一的。與這些樣品dataframes：

df1 = pd.DataFrame({'String_1': ['string 1', 'string 1', 'string 2', 'string 3', 'string 1'], 'String_2': ['string a', 'string a', 'string b', 'string a', 'string c']}) 
df2 = pd.DataFrame({'String_3': ['string 1', 'string 2', 'string 3'], 'String_2': ['string a', 'string b', 'string c']}) 

    String_1 String_2 
0 string 1 string a 
1 string 1 string a 
2 string 2 string b 
3 string 3 string a 
4 string 1 string c 

    String_3 String_2 
0 string 1 string a 
1 string 2 string b 
2 string 3 string c 

所需的輸出將是：

String_1 String_2 String_1_check 
0 string 1 string a True 
1 string 1 string a True 
2 string 2 string b True 
3 string 3 string a False 
4 string 1 string c False 

我試圖np.where，isin，pd.match（廢棄），但還沒有找到一個解決方案。

Answer 1

可以使用map沒有改變原來的df

df1['String_1_check']=list(zip(df1['String_1'],df1['String_2'])) 
df2.index=list(zip(df2['String_3'],df2['String_2'])) 
df2['Check']=True 
df1['String_1_check']=df1['String_1_check'].map(df2['Check']).fillna(False) 

Out[764]: 
    String_1 String_2 String_1_check 
0 string 1 string a   True 
1 string 1 string a   True 
2 string 2 string b   True 
3 string 3 string a   False 
4 string 1 string c   False 

順序

Answer 2

合併兩個dataframes並檢查是否串1和3的比賽（編輯以納入AChampion建議）：

dfnew = df1.merge(df2, how='left') 
dfnew["String_1_check"] = (dfnew.String_1 == dfnew.String_3) 
del dfnew["String_3"] 
print(dfnew) 
# String_1 String_2 String_1_check 
#0 string 1 string a   True 
#1 string 1 string a   True 
#2 string 3 string a   False 
#3 string 2 string b   True 
#4 string 1 string c   False 

Answer 3

將數值指定回df1，就像原來的R一樣：

In []: 
df1['String_1_check'] = df1.merge(df2, how='left')['String_3'] == df1['String_1'] 
df1 

Out: 
    String_1 String_2 String_1_check 
0 string 1 string a   True 
1 string 1 string a   True 
2 string 2 string b   True 
3 string 3 string a   False 
4 string 1 string c   False 

Answer 4

假設df2.String_3是唯一的，請從df2中創建一個系列，並將其用於map與df1.String_2進行比較。考慮到map是恆定時間查找，與merge相比，這將很快。

在這種df2.String_3是不獨特的事件，注意到OP要求我們只與中，我們發現從df1.String_1的第一個匹配的行假惺惺。這意味着我們可以通過使用drop_duplicates

df1.String_1.map(df2.set_index('String_3').String_2).eq(df1.String_2) 

0  True 
1  True 
2  True 
3 False 
4 False 
dtype: bool 

改良版的非唯一性

df1.String_1.map(
    df2.drop_duplicates('String_3').set_index('String_3').String_2 
).eq(df1.String_2) 

使用pd.DataFrame.assign創建的df1副本，其中包括一個新列作df2.String_3獨特。

df1.assign(
    String_1_check=df1.String_1.map(
     df2.drop_duplicates('String_3').set_index('String_3').String_2 
    ).eq(df1.String_2) 
) 

    String_1 String_2 String_1_check 
0 string 1 string a   True 
1 string 1 string a   True 
2 string 2 string b   True 
3 string 3 string a   False 
4 string 1 string c   False 

---

時序
在該仿真中，df2大小是靜態的。我不想模擬獨特的價值觀。
下面的代碼

pir = lambda df1, df2: df1.assign(String_1_check=df1.String_1.map(df2.drop_duplicates('String_3').set_index('String_3').String_2).eq(df1.String_2)) 
achamp = lambda df1, df2: df1.assign(String_1_check=df1.merge(df2, how='left').eval('String_3 == String_1')) 

results = pd.DataFrame(
    index=pd.Index([10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000]), 
    columns='pir achamp'.split() 
) 

for i in results.index: 
    d1 = pd.concat([df1] * i, ignore_index=True) 
    for j in results.columns: 
     stmt = '{}(d1, df2)'.format(j) 
     setp = 'from __main__ import d1, df2, {}'.format(j) 
     results.set_value(i, j, timeit(stmt, setp, number=20)) 

results.plot(loglog=True)