Question

在pandas中，如何合并两个数据集，以使列中包含的数组连接在一起？

例如，让d1和d2两个数据集合并。就我而言，我有大约100个相对较小的数据框要合并：

>> d1  
        id       seq
0   AAA         (1, 2, 3, 4)
1   BBB         (1, 2, 3, 4) <---

>> d2
        id       seq
0   CCC         (1, 2, 3, 4)
1   DDD         (1, 2, 3, 4)
2   BBB         (5, 6, 7) <---

现在我们要：

>> df
      id          seq
    AAA         (1, 2, 3, 4)
    BBB         (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) <---
    DDD         (1, 2, 3, 4)
    CCC         (1, 2, 3, 4)

如何有效地做到这一点？

我尝试了合并，但似乎不得不通过我想避免的方法apply。

Answer 1

不要在DataFrame中使用元组/列表/字典，因为在熊猫函数中失去了跟踪功能。

seq列中为元组的解决方案：

dfs = [df1, df2]
df = pd.concat(dfs).groupby('ip')['seq']
       .apply(lambda x: tuple([z for y in x for z in y]))
       .reset_index()
print (df)
            ip                    seq
0   110.11.1.5  (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
1  115.65.20.1           (1, 2, 3, 4)
2   118.11.1.5           (1, 2, 3, 4)
3   55.65.85.1           (1, 2, 3, 4)

扁平化的性能要好一些

dfs = [df1, df2] * 50

In [57]: %timeit pd.concat(dfs).groupby('ip',as_index=False).seq.sum()
15.7 ms ± 452 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [58]: %timeit pd.concat(dfs).groupby('ip')['seq'].apply(lambda x: tuple([z for y in x for z in y])).reset_index()
7.86 ms ± 72.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Answer 2

IIUC

pd.concat([df1,df2]).groupby('id',as_index=False).seq.sum()
Out[860]: 
  id                 seq
0  A        (1, 2, 3, 4)
1  B  (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
2  C        (1, 2, 3, 4)
3  D        (1, 2, 3, 4)

将数据框与列中的数组合并

2 个答案: