더 쓸쓸한 방법이 있나요?

Question

나는 이것을 좀 더 pythonic하게하려고합니다.

user_df[-1:]['status_id'].values[0] in {3,5} 

나는 수동으로 user_id.ix[-1:, 'status_id'].isin([3,5])을 시도했지만 작동하지 않았습니다.

제안 사항? 최상위 버전이 작동하지만 약간 이상하게 보입니다.

Answer 1

당신이 시도 할 수 :

user_id['status_id'].iloc[-1:].isin([3,5]) 

샘플 :

user_id = pd.DataFrame({'status_id':[1,2,3]}) 
print (user_id) 
    status_id 
0   1 
1   2 
2   3 

#iloc without : [-1] return scalar 
print (user_id['status_id'].iloc[-1] in set({3,5})) 
True 

#iloc with : [-1:] return vector - Series 
print (user_id['status_id'].iloc[-1:].isin([3,5])) 
2 True 
Name: status_id, dtype: bool 

Answer 2

isin이 소폭 빠른 수 있습니다 (당신이 더 속도를 확인해야 더 값까지 당신은 알 것입니다 ...하지만도 큰 세트가 큰 차이가 없을 것입니다 ... (나는이 예제에서 더 빠를 것입니다 ... 아마도 조금 더 느릴 것입니다 ...) 그러나 val in set()은 꽤 평범한 pythonic입니다. pd.isin)

당신이 pandas.isin 또는를 사용하여 set ...에 대해 단일 값을 테스트 numpy.in1d 당신은 C로 이동하려면 상당한 시간 오버 헤드를 incure하고 다시 파이썬으로 단지 in를 사용하여 대와 세트 느릅 나무는 O(1)입니다 look up ... (두 경우 모두 타임 슬라이스가 인간 시간 스케일에 존재하지 않는다.)