Question

我在.csv文件中有一个名为'Max.csv'的数据：

Valid Date  MAX
1/1/1995    51
1/2/1995    45
1/3/1995    48
1/4/1995    45

另一个名为'Min.csv'的csv看起来像：

Valid Date  MIN
1/2/1995    33
1/4/1995    31
1/5/1995    30
1/6/1995    39

我希望两个生成两个字典或任何其他建议的数据结构，以便我可以在python中分别使用两个单独的变量Max和Min作为：

Valid Date  MAX
1/2/1995    45
1/4/1995    45

Valid Date  MIN
1/2/1995    33
1/4/1995    31

即。从Max和Min中选择元素，以便只输出公共元素。

我正在考虑使用numpy.intersect1d，但这意味着我必须分别比较日期列中的Max和Min，查找常用日期的索引，然后获取Max和Min的第二列。这似乎太复杂了，我觉得有更聪明的方法来交叉两条曲线Max和Min。

Answer 1

你提到：

我必须分别比较日期列上的Max和Min，找到常用日期的索引，然后获取第二列最大和最小。这看起来太复杂了......

事实上，这基本上是你需要做的事情，无论如何;但是使用numpy_indexed包（免责声明：我是它的作者），这丝毫不复杂：

import numpy_indexed as npi
common_dates = npi.intersection(min_dates, max_dates)
print(max_values[npi.indices(max_dates, common_dates)])
print(min_values[npi.indices(min_dates, common_dates)])

请注意，此解决方案是完全向量化的（在python级别上不包含循环），因此必然会比当前接受的答案快得多。

注2：假设日期列是唯一的;如果没有，你应该用'npi.in _'

替换'npi.indices'

Answer 2

set()内置必须足够如下：

>>> max = {"1/1/1995":"51", "1/2/1995":"45", "1/3/1995":"48", "1/4/1995":"45"}
>>> min = {"1/2/1995":"33", "1/4/1995":"31", "1/5/1995":"30", "1/6/1995":"39"}

>>> a = set(max)
>>> b = set(min)
>>> {x:max[x] for x in a.intersection(b)}
{'1/4/1995': '45', '1/2/1995': '45'}
>>> {x:min[x] for x in a.intersection(b)}
{'1/2/1995': '33', '1/4/1995': '31'}

Python：两个2D阵列的交集

2 个答案: