La création d'un élément-sage minimum de la Série à partir de deux autres Séries en Python Pandas

Je vais avoir du mal à trouver un moyen d'en faire un efficace de l'élément de sage minimum de deux Séries d'objets dans les pandas. Par exemple je peux ajouter deux Séries assez facilement:

In [1]:
import pandas as pd
s1 = pd.Series(data=[1,1,1], index=[1,2,3])
s2 = pd.Series(data=[1,2,2,1], index=[1,2,3,4])
s1.add(s2)    
Out[1]:
1     2
2     3
3     3
4   NaN
dtype: float64

Mais je ne peux pas trouver un moyen efficace de faire un élément-sage minimum entre deux Séries (le long de l'harmonisation des indices et de la manipulation des valeurs NaN).

Nevermind. Il y a une trappe d'évacuation avec les combiner la fonction de sorte que vous pouvez placer dans n'importe quel élément de sages-fonction:

In [2]:
s1 = pd.Series(data=[1,1,1], index=[1,2,3])
s2 = pd.Series(data=[1,2,2,1], index=[1,2,3,4])
s1.combine(s2, min, 0)
Out[2]:
1    1
2    1
3    1
4    0
dtype: int64
  • Je pense que vous devriez ajouter le bit après "nevermind", comme une réponse, plutôt qu'à la fin de la question (j'avais upvote)... Même si je suis en désaccord que min(1, NaN) == 0....
  • Ouais! Vous devez répondre à votre propre question, il a accepté de répondre.
InformationsquelleAutor user2464433 | 2013-06-07
  1. 29

    La façon la plus simple que je peux voir, c'est pour en faire un DataFrame, puis prendre la ligne sage min:

    >>> print pandas.concat([s1, s2], axis=1).min(axis=1)
1    1
2    1
3    1
4    1
dtype: float64
    • Sur les pandas 0.19.2 c'est plus rapide que les autres moyens de plus de trois ordres de grandeur
    InformationsquelleAutor BrenBarn
  2. 20

    Une autre façon similaire:

    In [11]: pd.DataFrame([s1, s2]).min()
Out[11]:
1    1
2    1
3    1
4    1
dtype: float64
    InformationsquelleAutor Andy Hayden
  3. 16

    Je trouve cela le plus simple: 

    import numpy as np

smax = np.minimum(s1, s2)

    Lien vers les docs (numpy.minimum)

    • Numpy ignore index, pour que cela ne fonctionne que si les deux séries ont le même indice dans le même ordre.
    InformationsquelleAutor Ankur Kanoria
  4. 0

    Même réponse que Andy Hayden, mais un peu plus facile à lire:

    >>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.Series(data=[1,2,3,4,5], index=[1,2,3,4,5])
>>> s2 = pd.Series(data=[5,1,3,5], index=[1,2,3,4])
>>> pd.DataFrame([s1, s2]).min()
1    1.0
2    1.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
dtype: float64
    InformationsquelleAutor Martin Thoma