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!

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.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

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.


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