如何用数据帧将这些嵌套的for循环压缩成python的列表理解？
如何用数据帧将这些嵌套的for循环压缩成python的列表理解？
提问于 2018-07-19 04:28:47
我尝试从dataframe 1中一次取一行，并对照dataframe 2的所有行进行检查，然后根据条件更新dataframe 1中的另一列。
我使用嵌套的for循环实现了这一点，但是如何使用列表理解来简化这一点呢？
下面是一个使用嵌套for循环的工作原理的简化示例。它是这样做的：“如果df1中列c1的每个条目i小于df2的列d1中的每个条目，则更新df1的列c3：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([{'c1': 1, 'c3': "0"}, {'c1': 3, 'c3': "0"}, {'c1': 10, 'c3': "0"}])
df2 = pd.DataFrame([{'d1': 3}, {'d1': 7}])
print(df1)
print(df2)
for i in df1.index:
for j in df2.index:
if df1.loc[i, "c1"] < df2.loc[j, "d1"]:
df1.loc[i, "c3"] = 0
else:
df1.loc[i, "c3"] = 1
print(df1)
print(df2)我已经使用以下类型的解决方案进行了类似的更新
df1.loc[*some condition which specifies the applicable rows of df1* eg df1["c1"] > df2["d1"], c3] = 1但这只在df1和df2的行为1:1时有效，而且无论如何也不会将df1的每一行与df2的所有行进行比较。
谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-07-19 04:41:32
你需要用max(df2['d1'])检查df1['c1']中的每一项，以检查确保比较条件的""if every entry i of column c1 in df1 is less than every entry in column d1 of df2,"。相应地，将c3设置为1。考虑下面的代码。
df1.loc[df1['c1'] > max(df2['d1']), 'c3'] = 1输出：
c1 c3
0 1 0
1 3 0
2 10 1注意:在for循环逻辑之后，输出与OP的df1匹配。
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-19 04:49:13
我发现内部循环是多余的，因为修改最终依赖于df2的d1的最后一个值。如果我错了，请纠正我。
根据他的假设，我写下了这篇文章。
df1.c3=[0 if df1.loc[i, "c1"] < df2.loc[df2.index[-1], "d1"] else 1 for i in df1.index]
print(df1)
print(df2)
c1 c3
0 1 0
1 3 0
2 10 1
d1
0 3
1 7页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51410486
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