合并两个没有共同列的dataframe,相当于按行号求笛卡尔积。
最终效果如下
以下代码是参考别人的代码修改的:
def cartesian_df(A,B): new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B))) for _,A_row in A.iterrows(): for _,B_row in B.iterrows(): row = A_row.append(B_row) new_df = new_df.append(row,ignore_index=True) return new_df #这个方法,如果两张表列名重复会出错
这段代码的思路是对两个表的每一行进行循环,运行速度比较慢,复杂度应该是O(m*n),m是A表的行数,n是B表的行数。
因为我用到的合并表行数比较多,时间太慢,所以针对上面的代码进行了优化。
思路是利用dataframe的merge功能,先循环复制A表,将循环次数添加为列,直接使用merge合并,复杂度应该为O(n)(n是B表的行数),代码如下:
def cartesian_df(df_a,df_b): '求两个dataframe的笛卡尔积' #df_a 复制n次,索引用复制次数 new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a)) for i in range(0,df_b.shape[0]): df_a['merge_index'] = i new_df_a = new_df_a.append(df_a,ignore_index=True) #df_b 设置索引为行数 df_b.reset_index(inplace = True, drop =True) df_b['merge_index'] = df_b.index #merge new_df = pd.merge(new_df_a,df_b,on=['merge_index'],how='left').drop(['merge_index'],axis = 1) return new_df #两个原始表中不能有列名'merge_index'
使用一张8行的表和一张142行的表进行测试,优化前的方法用时:5.560689926147461秒
优化后的方法用时:0.1296539306640625秒(142行的表作为b表)
根据计算原理,将行数少的表放在b表可以更快,测试用时:0.021603107452392578秒(8行的表作为b表)
这个速度已经达到预期,基本感觉不到等待,优化完成。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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