本文旨在介绍如何使用 Pandas 高效地比较两个 DataFrame 中的值，并统计第一个 DataFrame 中有多少行满足第二个 DataFrame 中特定行的范围条件。我们将探讨如何避免使用低效的循环，利用 Pandas 的内置函数和交叉合并来显著提升计算速度。
问题背景
在数据分析中，经常需要比较两个 DataFrame 中的数据，并根据一定的条件进行筛选或统计。例如，假设我们有两个 DataFrame：df1 包含日期和一些数值列（如 High、Mid、Low），df2 包含日期范围（Start、Top、Bottom）。我们需要检查 df1 中的每一行，判断其 High 值是否大于 df2 中对应行的 Bottom 值，并且 df1 中 Mid 和 Low 的最大值是否小于 df2 中对应行的 Top 值。
解决方案：利用交叉合并避免循环
传统的循环方法效率较低，尤其是在处理大型 DataFrame 时。一种更有效的方法是使用 Pandas 的 merge 函数进行交叉合并（cross merge），然后再进行条件筛选和计数。
以下是具体步骤和示例代码：
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交叉合并 DataFrame：
首先，使用 merge 函数将 df1 和 df2 进行交叉合并。交叉合并会生成一个包含 df1 和 df2 所有行组合的新 DataFrame。
import pandas as pd # 示例数据 df1 = pd.DataFrame({ 'Date': ['2023-08-03 00:00:00', '2023-08-03 12:00:00', '2023-08-04 12:00:00', '2023-08-05 00:00:00', '2023-08-05 20:00:00', '2023-11-26 20:00:00', '2023-11-28 00:00:00', '2023-11-28 16:00:00', '2023-11-29 08:00:00', '2023-11-30 04:00:00'], 'High': [29249.8, 29395.8, 29305.2, 29099.9, 29061.6, 37732.1, 37341.4, 38390.7, 38419.0, 38148.9], 'Mid': [29136.6, 29228.1, 29250.1, 29045.3, 29047.1, 37469.9, 37138.2, 38137.2, 38136.3, 37800.1], 'Low': [29152.3, 29105.0, 29137.1, 29073.0, 29044.0, 37370.0, 37254.1, 37534.4, 38112.0, 38040.0] }) df2 = pd.DataFrame({ 'Start': ['2023-11-28 00:00:00', '2023-11-24 12:00:00'], 'Top': [37341.4, 38432.9], 'Bottom': [37138.2, 37894.4] }) df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date']) df2['Start'] = pd.to_datetime(df2['Start']) df2['Match'] = (df2.reset_index() .merge(df1, how='cross') .loc[lambda x: (x.Start != x.Date) & (x.Bottom < x.High) & (x.Top > x[['Mid', 'Low]].max(axis=1))] .value_counts('index').reindex(df2.index, fill_value=0)) print(df2) -
应用筛选条件：
使用 loc 函数和 lambda 表达式，基于以下条件筛选交叉合并后的 DataFrame：
- x.Start != x.Date：确保日期不相等。
- x.Bottom
- x.Top > x[['Mid', 'Low']].max(axis=1)：df1 的 Mid 和 Low 的最大值小于 df2 的 Top 值。
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统计匹配数量：
使用 value_counts('index') 统计每个 df2 索引的匹配数量。然后，使用 reindex(df2.index, fill_value=0) 将结果重新索引到 df2 的索引，并将缺失值填充为 0。
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将匹配数量添加到 df2：
将统计得到的匹配数量赋值给 df2 的 'Match' 列。
结果
运行上述代码后，df2 将包含一个名为 'Match' 的新列，其中存储了 df1 中满足条件的行数。
Start Top Bottom Match 0 2023-11-28 00:00:00 37341.4 37138.2 0 1 2023-11-24 12:00:00 38432.9 37894.4 3
注意事项
- 内存占用： 交叉合并可能会生成一个非常大的 DataFrame，因此需要确保有足够的内存来处理。如果 DataFrame 非常大，可以考虑分块处理。
- 日期格式： 确保 df1 和 df2 中的日期列具有相同的格式，以便进行比较。
- 性能优化： 对于非常大的 DataFrame，可以考虑使用更高级的优化技术，例如使用 NumPy 数组进行计算。
总结
通过使用 Pandas 的交叉合并功能，我们可以避免使用低效的循环，从而显著提高 DataFrame 值比对的速度。这种方法在处理大型数据集时尤其有效。然而，需要注意内存占用，并根据实际情况进行性能优化。
