Pandas 是一个强大的数据处理和分析库,广泛应用于数据科学和机器学习领域。矢量化操作是指利用 Pandas 的向量化功能,避免使用循环来处理数据,从而提高计算效率。
Pandas 提供了多种矢量化操作,包括:
apply
、map
等。矢量化操作广泛应用于数据清洗、数据转换、数据分析等场景。
假设我们有两个 DataFrame,一个是 df1
,包含时间戳和事件信息;另一个是 df2
,包含时间戳和参考时间。我们需要在 df2
中查找每个时间戳在 df1
中最近的未来时间。
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data1 = {
'timestamp': ['2023-01-01 10:00:00', '2023-01-01 11:00:00', '2023-01-01 12:00:00'],
'event': ['A', 'B', 'C']
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'])
data2 = {
'reference_time': ['2023-01-01 10:30:00', '2023-01-01 11:30:00']
}
df2 = pd.DataFrame(data2)
df2['reference_time'] = pd.to_datetime(df2['reference_time'])
# 将 df1 的时间戳设置为索引
df1.set_index('timestamp', inplace=True)
# 在 df2 中查找最近的未来时间
df2['nearest_future_time'] = df2['reference_time'].apply(lambda x: df1.index[df1.index > x].min())
print(df2)
df1
包含时间戳和事件信息,df2
包含参考时间。df1
的时间戳设置为索引:这样可以方便地进行时间戳的查找。df2
中查找最近的未来时间:使用 apply
函数和 lambda
表达式,在 df1
中查找每个参考时间之后的最小时间戳。 reference_time nearest_future_time
0 2023-01-01 10:30:00 2023-01-01 11:00:00
1 2023-01-01 11:30:00 2023-01-01 12:00:00
通过上述方法,我们可以在 Pandas 中高效地进行矢量化操作,解决在另一个 DataFrame 中查找最近的未来时间的问题。
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