Python通过两个dataframe用for循环求笛卡尔积
更新时间：2020年04月29日 09:08:11 作者：何未生
这篇文章主要介绍了Python通过两个dataframe用for循环求笛卡尔积,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
合并两个没有共同列的dataframe，相当于按行号求笛卡尔积。
最终效果如下
以下代码是参考别人的代码修改的：
def cartesian_df(A,B):
new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B)))
for _,A_row in A.iterrows():
for _,B_row in B.iterrows():
row = A_row.append(B_row)
new_df = new_df.append(row,ignore_index=True)
return new_df
#这个方法，如果两张表列名重复会出错
这段代码的思路是对两个表的每一行进行循环，运行速度比较慢，复杂度应该是O(m*n)，m是A表的行数，n是B表的行数。
因为我用到的合并表行数比较多，时间太慢，所以针对上面的代码进行了优化。
思路是利用dataframe的merge功能，先循环复制A表，将循环次数添加为列，直接使用merge合并，复杂度应该为O(n)（n是B表的行数），代码如下：
def cartesian_df(df_a,df_b):
'求两个dataframe的笛卡尔积'
#df_a 复制n次，索引用复制次数
new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a))
for i in range(0,df_b.shape[0]):
df_a['merge_index'] = i
new_df_a = new_df_a.append(df_a,ignore_index=True)
#df_b 设置索引为行数
df_b.reset_index(inplace = True, drop =True)
df_b['merge_index'] = df_b.index
#merge
new_df = pd.merge(new_df_a,df_b,on=['merge_index'],how='left').drop(['merge_index'],axis = 1)
return new_df
#两个原始表中不能有列名'merge_index'
使用一张8行的表和一张142行的表进行测试，优化前的方法用时：5.560689926147461秒
优化后的方法用时：0.1296539306640625秒（142行的表作为b表）
根据计算原理，将行数少的表放在b表可以更快，测试用时：0.021603107452392578秒（8行的表作为b表）
这个速度已经达到预期，基本感觉不到等待，优化完成。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要为大家详细介绍了python中的类型注解，使用typing模块，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助2022-02-02
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数2021-11-11
今天小编就为大家分享一篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-01-01
浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置
这篇文章主要介绍了浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-06-06
这篇文章主要介绍了Python读取环境变量的方法和自定义类分享,本文直接给出代码实例,需要的朋友可以参考下2014-11-11
requests是一个很实用的Python HTTP客户端库，Requests是Python语言的第三方的库，专门用于发送HTTP请求，这篇文章主要介绍了python实现requests接口测试,需要的朋友可以参考下2021-10-10
在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python输出国际象棋棋盘的实例详解，有兴趣的朋友们可以参考下。2020-11-11
这篇文章主要介绍了Python里disconnect UDP套接字的方法,本文使用的是ctypes绕过的方法,需要的朋友可以参考下2015-04-04
本文主要介绍了如何使用Django默认的Auth权限管理系统，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2023-02-02
这篇文章主要为大家介绍了Tensorflow2.1 完成权重或模型的保存和加载，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-11-11
最新评论