Pandas에서 어떻게 Cartesian Product(CROSS JOIN)를 효율적으로 수행할 수 있나요?
Pandas의 효율적인 데카르트 곱(CROSS JOIN)
소개:
데카르트 곱, CROSS JOIN이라고도 하는 데이터의 기본 작업입니다. 분석. 팬더에서는 한 DataFrame의 모든 행을 다른 DataFrame의 모든 행과 결합하는 작업이 포함됩니다. 이해하기 쉽지만 데카르트 곱을 직접 계산하는 것은 특히 대규모 데이터 세트의 경우 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
모범 사례:
1. '키' 열 방법:
이 접근 방식은 중소 규모 데이터세트에 적합합니다.
def cartesian_product_key(left, right): return left.assign(key=1).merge(right.assign(key=1), on='key').drop('key', 1)
2. NumPy 기반 솔루션:
더 큰 데이터세트의 경우 NumPy 기반 솔루션이 더 나은 성능을 제공합니다.
import numpy as np def cartesian_product(arrays): la = len(arrays) dtype = np.result_type(*arrays) arr = np.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype) for i, a in enumerate(np.ix_(*arrays)): arr[...,i] = a return arr.reshape(-1, la)
3. 고유 및 비고유 인덱스에 대한 일반화된 CROSS JOIN:
이 방법은 모든 유형의 인덱스를 사용하여 DataFrame을 처리할 수 있습니다:
def cartesian_product_generalized(left, right): la, lb = len(left), len(right) idx = cartesian_product(np.ogrid[:la], np.ogrid[:lb]) return pd.DataFrame( np.column_stack([left.values[idx[:,0]], right.values[idx[:,1]]]))
4. 다중 DataFrame CROSS JOIN:
이는 여러 DataFrame을 처리하기 위한 이전 접근 방식을 확장합니다:
def cartesian_product_multi(*dfs): idx = cartesian_product(*[np.ogrid[:len(df)] for df in dfs]) return pd.DataFrame( np.column_stack([df.values[idx[:,i]] for i,df in enumerate(dfs)]))
5. 두 DataFrame에 대한 단순화된 CROSS JOIN:
@senderle의 cartesian_product만큼 빠른 이 방법은 특히 두 DataFrame에 효과적입니다.
def cartesian_product_simplified(left, right): la, lb = len(left), len(right) ia2, ib2 = np.broadcast_arrays(*np.ogrid[:la,:lb]) return pd.DataFrame( np.column_stack([left.values[ia2.ravel()], right.values[ib2.ravel()]]))
성능 비교 :
벤치마킹 다양한 데이터 세트 크기에 대한 방법은 NumPy 기반 솔루션이 대규모 데이터 세트에 대해 지속적으로 다른 솔루션보다 뛰어난 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.
결론:
데카르트 곱을 계산하기 위한 올바른 방법 선택 pandas는 데이터세트의 크기와 특성에 따라 달라집니다. 성능이 최우선이라면 NumPy 기반 솔루션 중 하나를 선택하세요. 편의성과 유연성을 위해 '키' 열 방식이나 일반화된 CROSS JOIN을 고려하세요.
위 내용은 Pandas에서 어떻게 Cartesian Product(CROSS JOIN)를 효율적으로 수행할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
