熊猫框架与列表的有效元素比较

Question

假设我有两个对象：

• A是一个名字列表
• B是一个包含三个栏的熊猫框架：“名字”、“朋友1”、“朋友2”，列出了一个人的名字和他们两个最好的朋友的名字。

对于我的应用程序，我想知道:对于A中的每个人，B中的每个人都有一个列表，其中A中的人是两个最好的朋友之一。具体来说，对于A中的每一个人，我想要一个布尔人的列表( my_bool )，其计算方式如下：

for current_name in A:
    my_bool = (B['friend1'] == current_name) | (B['friend2'] == current_name)
    [ ... other computation using my_bool ... ]

计算是可行的，但我正在努力提高效率。例如，当A的长度为15k，B有50k行时，计算时间非常长。

我的学费是:循环扫描B中每一个人的50k行A是没有效率的。是否有一种方法将计算矢量化，例如，在一击(无循环)中创建一个15kx50k矩阵all_bools，然后在需要时读取my_bool (作为all_bools的行)？在另一种语言中，我可以实现这个想法，但我无法用Python实现它。如果这个想法也是垃圾，请随意提出你的建议。

Answer 1

您可以使用pd.Series.isin方法，该方法将列表隐式转换为具有更高效查找时间的哈希映射。

my_bool = B['friend1'].isin(A) | B['friend2'].isin(B)