如何将每行列表中的元素与熊猫匹配

Question

我有一个包含 3 列的数据框。 ID、日期和建议。推荐是包含每天多个值的列表列。我想为每个 ID 找到与 day d 和 day d+1 匹配的推荐。数据框如下所示。

| ID | Date       | Recommendations |
| 1  | 1/1/2021   | [A, B, C]       |
| 1  | 1/2/2021   | [A, F, C]       |
| 1  | 1/3/2021   | [A, B, D]       |
| 2  | 1/13/2021  | [A, B, C]       |
| 2  | 1/14/2021  | [A, B, C]       |
| 2  | 1/15/2021  | [A, H, C]       |

我希望结果如下所示

| ID | Date       | Recommendations | Match |
| 1  | 1/1/2021   | [A, B, C]       | 2     |
| 1  | 1/2/2021   | [A, F, C]       | 1     |
| 1  | 1/3/2021   | [A, B, D]       | 0     |
| 2  | 1/13/2021  | [A, B, C]       | 3     |
| 2  | 1/14/2021  | [A, B, C]       | 2     |
| 2  | 1/15/2021  | [A, H, C]       | 0     | 

计算应在 ID 级别进行。因此，所有 ID 的最后一个值为 0。 日期可能并不总是被排序，但我希望在匹配建议之前对其进行排序。在python中有没有一种有效的方法来做到这一点？我有接近 5M 行。

Answer 1

ALollz 的答案非常聪明和 Python。一个更“蛮力”的答案是在组内切换以获取每个用户的未来几天推荐，然后使用集合交集运算符简单地比较两列：

df["recommendations_next_day"] = df.groupby(by='ID')['Recommendations'].shift(-1)

df["Recommendations"] = df.Recommendations.apply(set)
df["recommendations_next_day"]= df.recommendations_next_day.apply(lambda x: set(x) if x==x else set())
df["count"]= df[["Recommendations","recommendations_next_day"]].apply(lambda x: len(x[0] & x[1]) 
                    ,axis =1)

当然，这里假设DF按ID排序，然后是日期，每天都有记录。

Answer 2

将您的日期列转换为datetime 然后explode 列表。然后通过将这个爆炸的 DataFrame 与其自身合并（我们从日期中减去 1 天），我们只保留相同 ID 内的行，这些行在 Date 和 Date+1day 上具有相同的建议。取大小，按原始索引分组，使用匹配列，我们可以分配回（因为对齐在索引上）

import pandas as pd

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')

df1 = df.explode('Recommendations').reset_index()
df1 = df1.merge(df1.drop(columns='index').assign(Date=df1['Date']-pd.offsets.DateOffset(days=1)))

df['match'] = df1.groupby('index').size()
df['match'] = df['match'].fillna(0, downcast='infer')

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   ID       Date Recommendations  match
0   1 2021-01-01       [A, B, C]      2
1   1 2021-01-02       [A, F, C]      1
2   1 2021-01-03       [A, B, D]      0
3   2 2021-01-13       [A, B, C]      3
4   2 2021-01-14       [A, B, C]      2
5   2 2021-01-15       [A, H, C]      0