Question

我有一个DataFrame。像这样：

| Idx | name  | age | sex | birth month | birth day |
|   - | -     | -   | -   | -           | -         |
|   0 | Mike  | 10   | w   | 8           | ?         |
|   1 | Julia | 10  | w   | ?           | ?         |
|   2 | ?     | 10  | w   | ?           | ?         |

(? : “don’t care”)
query: (age : 10, sex : w, birth month : 3 )

我想找到与查询最大匹配的列。因此答案将是“ idx 1”。

如何快速找到答案？我只是比较了使用for循环的查询。但这一定是一个坏方法。

我不想数“？”！

Answer 1

如果我正确理解了该问题，那么您在指定列中匹配次数最多的行中查找的内容。这样，以您为榜样（但进一步扩展了）

| Idx | name  | age | sex | birth month | birth day |
|   - | -     | -   | -   | -           | -         |
|   0 | Mike  | ?   | m   | 8           | ?         |
|   1 | Julia | 10  | w   | ?           | ?         |
|   2 | ?     | 10  | w   | ?           | ?         |
|   3 | Julia | 10  | m   | ?           | ?         |

如果您查询名称=朱莉娅，年龄= 10，您将同时获得idx（1和3），但是如果您进一步使查询符合要求，则要求输入姓名=朱莉娅，年龄= 10，性别='w'，那么您会仅获得IDX1。这正确吗？如果是这样，那么我认为这会起作用。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Idx': [0,1,2, 3], 
    'name': ['Mike ', 'Julia ', '?', 'Julia'], 
    'sex': ['m', 'w', 'w', 'm'],
    'age': [42, 52, 52, 10]})

# Here specify the full set of parameters that makes a good match
query_params = [('name','Julia'), ('sex','w'), ('age',52)]

# Now build a mask from all of the query parameters
mask = pd.DataFrame([df[x[0]]==x[1] for x in query_params])
mask
          0      1      2
name  False  False  False
sex   False   True   True
age   False   True   True

# We'll transpose these series to make it more readable, then sum up the number of 'matches' for each row
mask = mask.T
mask['count'] = mask.sum(axis=1)
mask

    name    sex    age  count
0  False  False  False      0
1  False   True   True      2
2  False   True   True      2

# Now it's just a matter of indexing back into the original dataframe where the mask matches the most fields
df.iloc[mask['count'].idxmax()]

Idx           1
name     Julia
sex           w
age          52

Answer 2

一个简单的方法是计数？在其自己的列中的每一行上：

df['matchingscore'] = (df == '?').T.sum()
df = df.sort_values('matchingscore')

现在至少应用您的过滤器？行将在顶部。

因此数据框变为：

    name age sex birthmonth birthday  matchingscore
0   Mike   ?   m          8        ?              2
1  Julia  10   w          ?        ?              2
2      ?  10   w          ?        ?              3

然后应用过滤器：

>>>df[(df.age == 10)&(df.sex == 'w')]:

    name age sex birthmonth birthday  matchingscore
1  Julia  10   w          ?        ?              2
2      ?  10   w          ?        ?              3

唯一令人困惑的是，“ matchingscore”是相反的：越小越好，因为它很重要？字段。

Answer 3

首先使用dict创建collections.defaultdict：

from collections import defaultdict

q = '(age : 10, sex : w, birth month : 3 )'
q_d = defaultdict(lambda : list('?'))
for s in re.findall('\((.+)\)', q)[0].strip().split(','):
    k, v = s.strip().split(' : ')
    q_d[k].append(v)

这样，?在比较中将始终存在。

然后使用pandas.DataFrame.isin：

df[df[q_d].isin(q_d).all(1)].head(1)

输出：

  Idx   name age sex birth month birth day
2   1  Julia  10   w           ?         ?

Answer 4

对@Chris的原始答案稍加修改即可：

query = {'age': 10, 'sex': 'w', 'birth month': 3}
df.loc[df.eq(pd.Series(query)).sum(axis='columns').idxmax()]

那会使您拥有最多匹配项的行。如果有平局，则返回第一个：

name           Julia
age               10
sex                w
birth month        ?
birth day        NaN
Name: 1, dtype: object

熊猫匹配的物品数量上限

4 个答案: