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Python對(duì)DataFrame中所有行數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的幾種方法

更新時(shí)間：2024年12月18日 09:16:00 作者：python收藏家

在數(shù)據(jù)分析中,比較DataFrame數(shù)據(jù)框中的行是一項(xiàng)基本操作,可應(yīng)用于多種場景,在本文中,我們將學(xué)習(xí)各種方法,將DataFrame中的行與每一行進(jìn)行比較,直到所有行都被比較完,結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)列表中,需要的朋友可以參考下

查找重復(fù)項(xiàng)：標(biāo)識(shí)所有相似或包含相同數(shù)據(jù)的行。
相似性檢查：確定某些選定因子的不相似行的相似程度。
成對(duì)分析：非常密集地比較兩個(gè)大型數(shù)據(jù)集，以便在統(tǒng)計(jì)學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行進(jìn)一步分析。

在本文中，我們將學(xué)習(xí)各種方法，將DataFrame中的行與每一行進(jìn)行比較，直到所有行都被比較完，結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)列表中。

理解問題

這個(gè)問題涉及到將DataFrame的每一行與所有其他行進(jìn)行比較，并將結(jié)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(shí)別重復(fù)項(xiàng)：檢測具有相同或相似值的行。
數(shù)據(jù)驗(yàn)證：通過將新條目與現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，確保數(shù)據(jù)一致性。
相似性分析：根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)查找具有相似特征的行。

例如，考慮一個(gè)包含付款記錄的DataFrame。每一行代表一個(gè)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(hào)“和”付款日期“等列。其目標(biāo)是確定向同一人支付的金額相似（在10%的范圍內(nèi)）的付款。

行比較的方法

以下是可以比較兩個(gè)數(shù)據(jù)幀中的行的一些方法：選擇技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)取決于數(shù)據(jù)幀的大小，比較邏輯的難度以及技術(shù)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(jìn)行比較。然而，這種方法對(duì)于大型數(shù)據(jù)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(shù)

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(gè)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(gè)列表中的每一行與第二個(gè)列表中的每隔一行進(jìn)行比較。

在這個(gè)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(jìn)行比較。這些操作完全是根據(jù)其效率設(shè)計(jì)的，并且可以比迭代技術(shù)更有效地處理大數(shù)據(jù)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(jié)果

在上面的示例中，比較的結(jié)果以列表形式編寫，即列表的每個(gè)元素表示給定DataFrame的一行。每個(gè)子列表都包含布爾值，這些值對(duì)應(yīng)于該行與所有其他行的匹配。這種結(jié)構(gòu)使得可以方便地獲得和研究比較結(jié)果。

結(jié)合實(shí)際使用的技術(shù)，這里有一個(gè)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]]

優(yōu)化DataFrame操作：性能考慮因素

1. 優(yōu)化技術(shù)

DataFrame 大?。簩?duì)于非常大的DataFrame，請(qǐng)考慮對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣或分塊。
并行處理：使用像Dask或joblib這樣的庫來并行計(jì)算。
高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：使用NumPy數(shù)組進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算，以利用它們的速度。

2. 復(fù)雜度分析

嵌套循環(huán)方法的時(shí)間復(fù)雜度為O，其中n是行數(shù)。向量化操作可以通過并行執(zhí)行操作來降低這種復(fù)雜性，但它們?nèi)匀恍枰臻g來存儲(chǔ)中間結(jié)果。

總結(jié)

將DataFrame中的每一行與所有其他行進(jìn)行比較是數(shù)據(jù)分析中的常見任務(wù)，其應(yīng)用范圍從重復(fù)檢測到數(shù)據(jù)驗(yàn)證。雖然嵌套循環(huán)方法很直觀，但對(duì)于大型數(shù)據(jù)集來說可能效率低下。利用Pandas的apply函數(shù)和矢量化操作可以顯著提高性能。通過將結(jié)果存儲(chǔ)在列表中，我們可以有效地分析和利用比較結(jié)果。

以上就是Python對(duì)DataFrame中所有行數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的幾種方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python對(duì)DataFrame行數(shù)據(jù)比較的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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