Python對DataFrame中所有行數據進行比較的幾種方法

更新時間：2024年12月18日 09:16:00 作者：python收藏家

在數據分析中,比較DataFrame數據框中的行是一項基本操作,可應用于多種場景,在本文中,我們將學習各種方法,將DataFrame中的行與每一行進行比較,直到所有行都被比較完,結果存儲在一個列表中,需要的朋友可以參考下

理解問題

這個問題涉及到將DataFrame的每一行與所有其他行進行比較，并將結果保存在每一行的列表中。比較DataFrame中的行可以用于多種目的，例如：

識別重復項：檢測具有相同或相似值的行。
數據驗證：通過將新條目與現(xiàn)有數據進行比較，確保數據一致性。
相似性分析：根據特定標準查找具有相似特征的行。

例如，考慮一個包含付款記錄的DataFrame。每一行代表一個付款條目，其中包含“收款人姓名”、"金額“、”付款方式“、”付款參考編號“和”付款日期“等列。其目標是確定向同一人支付的金額相似（在10%的范圍內）的付款。

行比較的方法

以下是可以比較兩個數據幀中的行的一些方法：選擇技術的標準取決于數據幀的大小，比較邏輯的難度以及技術的性能。

1. 使用嵌套循環(huán)

最直接的方法是使用嵌套循環(huán)遍歷每一行，并將其與所有其他行進行比較。然而，這種方法對于大型數據集可能是低效的。

import pandas as pd

# Sample DataFrame
data = {
    'Payee Name': ["John", "John", "John", "Sam", "Sam"],
    'Amount': [100, 30, 95, 30, 30],
    'Payment Method': ['Cheque', 'Electronic', 'Electronic', 'Cheque', 'Electronic'],
    'Payment Reference Number': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Payment Date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01'])
}

df = pd.DataFrame(data)

# Compare each row with all other rows
results = []
for i, row in df.iterrows():
    similar_rows = []
    for j, other_row in df.iterrows():
        if i != j and row['Payee Name'] == other_row['Payee Name'] and abs(row['Amount'] - other_row['Amount']) <= 0.1 * row['Amount']:
            similar_rows.append(j)
    results.append(similar_rows)

print(results)

輸出

[[2], [], [0], [4], [3]]

2. 使用Pandas中apply函數

這種方法可能比嵌套循環(huán)更有效。

def find_similar_rows(row, df):
    return df[(df['Payee Name'] == row['Payee Name']) & 
              (abs(df['Amount'] - row['Amount']) <= 0.1 * row['Amount'])].index.tolist()

results = df.apply(lambda row: find_similar_rows(row, df), axis=1)
print(results)

輸出

0    [0, 2]
1       [1]
2    [0, 2]
3    [3, 4]
4    [3, 4]
dtype: object

3. 使用迭代比較

迭代比較方法處理將兩個列表或向量送到嵌套循環(huán)的問題，該嵌套循環(huán)將第一個列表中的每一行與第二個列表中的每隔一行進行比較。

在這個例子中，我們將使用嵌套循環(huán)來比較每一行與所有其他行。

import pandas as pd

# Sample DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n", df)

# Initialize an empty list to store the results
results = []

# Iterate over each row
for i in range(len(df)):
    row_results = []
    for j in range(len(df)):
        if i != j:
            # Compare rows and append the result
            comparison = df.iloc[i] == df.iloc[j]
            row_results.append(comparison.all())
        else:
            row_results.append(False)
    results.append(row_results)

print("\nResults (Iterative Comparison):\n", results)

輸出

DataFrame:
    A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

Results (Iterative Comparison):
 [[False, False, False, False], 
  [False, False, False, False], 
  [False, False, False, False], 
  [False, False, False, False]]

4. 使用矢量化操作

矢量化操作涉及使用NumPy和Pandas等庫以最有效的方式進行比較。這些操作完全是根據其效率設計的，并且可以比迭代技術更有效地處理大數據幀。

使用NumPy和Pandas，我們可以通過矢量化操作更有效地執(zhí)行比較。

import pandas as pd
import numpy as np

# Sample DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n", df)

# Convert DataFrame to NumPy array for faster operations
df_array = df.values

# Initialize an empty list to store the results
results = []

# Iterate over each row
for i in range(len(df_array)):
    row_results = np.all(df_array[i] == df_array, axis=1)
    results.append(row_results.tolist())

print("\nResults (Vectorized Operations):\n", results)

輸出

DataFrame:
    A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

Results (Vectorized Operations):
 [[ True, False, False, False], 
  [False,  True, False, False], 
  [False, False,  True, False], 
  [False, False, False,  True]]

在列表中保存結果

在上面的示例中，比較的結果以列表形式編寫，即列表的每個元素表示給定DataFrame的一行。每個子列表都包含布爾值，這些值對應于該行與所有其他行的匹配。這種結構使得可以方便地獲得和研究比較結果。

結合實際使用的技術，這里有一個使用矢量化操作的綜合示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# Sample DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n", df)

# Convert DataFrame to NumPy array for faster operations
df_array = df.values

# Initialize an empty list to store the results
results = []

# Iterate over each row
for i in range(len(df_array)):
    row_results = np.all(df_array[i] == df_array, axis=1)
    results.append(row_results.tolist())

print("\nResults (Consolidated Example):\n", results)

輸出

DataFrame:
    A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

Results (Consolidated Example):
 [[ True, False, False, False], 
  [False,  True, False, False], 
  [False, False,  True, False], 
  [False, False, False,  True]]