Question

我有两个数据帧df1，df2。 df1 ['A']保存一个单词列表。 df2 ['b']包含几个单词。我需要有一个单独的df3，我需要说出df1 ['A']中有df ['b']个词。

我是python的新手，我拥有的解决方案是一个非常不雅致的“ for循环”，其中，我遍历df1 ['A']的单词，并遍历df2 ['b']的单词，然后检查并设置一个计数。我相信有更好，更快的方法来实现这一目标。谁能指出我正确的方向？ ****更新**** 很抱歉这个不清楚的问题。以下是我要实现的目标的表示。 data

非常感谢您的帮助。

Answer 1

我认为为了您的利益，您应该开始研究函数调用。尽管它们与正在处理的数据量成比例地扩展，但是在您的情况下，性能可能微不足道。

'''
Create a dataframe from the cartesian product of two other dataframes:

    df1 = pd.DataFrame({'a': [['red apples', 'ripe oranges'],
                              ['ripe mangoes', 'unripe pineapple']]})

    df2 = pd.DataFrame({'b': ['apples, mangoes', 'grapes, mangoes, pineapple']})
    p = [[x[0], y[0]] for x,y in product(df1.values.tolist(), df2.values.tolist())]

    df = pd.DataFrame(p)
'''

def get_counts(row):
    return sum(1 for item in row[1].split(', ') for thing in row[0] if item in thing)

df['count'] = df.apply(get_counts, axis=1)

print(df)

您也可以这样做：

df[1] = df[1].str.split(', ').apply(set)
df[0] = df[0].str.join(' ').str.split()
df['count'] = df.apply(lambda x: x[1].intersection(x[0]), axis=1).apply(len)

如果您只想计数，

#As series: 
df = df['count']

#As dataframe:
df = df[['count']]

如何通过迭代其他两个Dataframes列来获取新的DF列？

1 个答案: