python - 如何从一列中找到也出现在 Python DataFrame 另一列中的元素

Question

我已将以下玩具化学 react 转换为 DataFrame 以进一步表示二分网络:

R1:A + B -> C

R2:C + D -> E

SourceTarget
R1    C
A     R1
B     R1
R2    E
C     R2
D     R2

现在，我想从这个创建一个新的 DataFrame，仅表示基于化合物的 react 之间的关系，例如:在上面的 DataFrame 中，C 是来自 R1 的 Target 并且 C 也是 Source对于R2，那么，关系应该是:

R1->R2

(我能为上面的 Daframe 获得的唯一 react - react 关系)

我为此任务创建的代码如下:

newData=[]
    for i in range(0,len(data["Target"].index.values)):
        for j in range(0,len(data["Source"].index.values)):  
            if data.iloc[i,1] == data.iloc[j,0] and not re.match("R.", 
            data.iloc[i,1], flags=0):
                newData.append(data.iloc[i,0] +"\t" + data.iloc[j,1])

代码有效，但是，对于大表(数千行)它变得非常慢......我仍然是一个初学者，所以如果你能帮助我改进它我会很高兴。谢谢=D

Answer 1

您可以在日期框上合并数据框

RtoC = df.merge(df,how='inner',left_on='Source',right_on='Target')\
                .drop(['Target_y','Source_x'],axis=1)\
                .rename(columns={'Target_x':'Target','Source_y':'Source'})

然后过滤掉化合物

RtoC[(RtoC.Target.str.contains('\d()')) & (RtoC.Source.str.contains('\d()'))]


  Target Source
4     R2     R1

或者转换为字典，映射值和过滤

mapper = dict(df.values[::-1])

df.Target = df.Target.map(mapper)

df[(df.Target.str.contains('\d()')) & (df.Source.str.contains('\d()'))]

  Source Target
0     R1     R2