python - pandas - 如何合并 DataFrame 中的选定行

Question

我一直在阅读一个巨大的 (5 GB) gzip 文件，格式如下:

   User1  User2  W
0     11     12  1
1     12     11  2
2     13     14  1
3     14     13  2

这基本上是具有一定权重 W 的用户之间连接的有向图表示。由于文件太大，我尝试通过 networkx 读取它，构建一个有向图，然后将其设置为无向。但是花了太多时间。所以我在考虑做同样的事情来分析 Pandas 数据框。我想以以下形式返回以前的数据框:

   User1  User2  W
0     11     12  3
1     13     14  3

其中两个方向上的公共(public)链接已合并为一个，其中单个权重的总和为 W。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

可能有更简洁的方法，但这个方法有效。主要技巧只是规范化数据，使 User1 始终是较小的数字 ID。然后您可以使用 groupby，因为 11,12 和 12,11 现在被认为代表相同的东西。

In [330]: df = pd.DataFrame({"User1":[11,12,13,14],"User2":[12,11,14,13],"W":[1,2,1,2]})

In [331]: df['U1'] = df[['User1','User2']].min(axis=1)
In [332]: df['U2'] = df[['User1','User2']].max(axis=1)

In [333]: df = df.drop(['User1','User2'],axis=1)

In [334]: df.groupby(['U1','U2'])['W'].sum()
Out[334]: 
U1  U2
11  12    3
13  14    3
Name: W, dtype: int64

为了避免创建新变量的更简洁的代码，您可以将中间的 3 个步骤替换为:

In [400]: df.ix[df.User1>df.User2,['User1','User2']] = df.ix[df.User1>df.User2,['User2','User1']].values

请注意，列切换可能比您想象的更棘手，请参见此处:What is correct syntax to swap column values for selected rows in a pandas data frame using just one line?

至于使此代码总体上变快，这将取决于您的数据。我认为上面的代码不会像您可能做的其他事情一样重要。例如，您的问题应该适用于分块方法，您可以在其中迭代代码的各个部分，并在每次通过时逐渐缩小它。在这种情况下，您需要考虑的主要事情是在分块之前对数据进行排序，以最大程度地减少需要进行的传递次数。但这样做应该可以让您在内存中完成所有工作。