python – 具有非唯一标签的两个pandas系列上的操作行为是什么?
内容导读
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内容图文
基本行为是它尝试将值与同一标签配对.如果没有找到标签,则指定NaN.如果标签在左侧或右侧(但不是两者)都是非唯一的,那么它将耗尽所有可能性.例如,
pd.Series((2,3), ("a","b")) * pd.Series((5,7), ("b","b"))
回报
a NaN
b 15.0
b 21.0
和
pd.Series((2,3), ("b","b")) * pd.Series((5,7), ("a","b"))
回报
a NaN
b 14.0
b 21.0
但是,例如,如果标签在左侧和右侧是非唯一的
pd.Series((2,3), ("b","b")) * pd.Series((5,7), ("b","b"))
你得到
b 10
b 21
我宁愿期望它耗尽所有可能性,即返回
b 10
b 14
b 15
b 21
什么是确定它返回的值子集?它是基于行顺序吗?如果是这样,这种行为的理由是什么?
谢谢.
解决方法:
这是一个有趣的观察:
In [146]: a
Out[146]:
b 2
b 3
a 4
dtype: int64
In [147]: b
Out[147]:
a 2
b 5
b 7
dtype: int64
指标:
In [148]: a.index
Out[148]: Index(['b', 'b', 'a'], dtype='object')
In [149]: b.index
Out[149]: Index(['a', 'b', 'b'], dtype='object')
使用不同索引的乘法:
In [150]: a * b
Out[150]:
a 8
b 10
b 14
b 15
b 21
dtype: int64
但如果索引相同:
In [151]: a.sort_index() * b
Out[151]:
a 8
b 10
b 21
dtype: int64
In [155]: (a.sort_index().index == b.index).all()
Out[155]: True
DataFrame.join()将根据您的意愿加入重复项:
In [128]: a = pd.Series((2,3), ("b","b"))
In [129]: b = pd.Series((5,7), ("b","b"))
In [130]: a.to_frame('a').join(b.to_frame('b')).eval("a * b")
Out[130]:
b 10
b 14
b 15
b 21
dtype: int64
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 具有非唯一标签的两个pandas系列上的操作行为是什么?全部内容,希望文章能够帮你解决python – 具有非唯一标签的两个pandas系列上的操作行为是什么?所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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