Louis Ley:
import pandas as pd
matrix = [(222, 34, 23),
(333, 31, 11),
(444, 16, 21),]
df_recommend = pd.DataFrame(matrix, columns=list('abc'))
df_recommend.index = ['apple','banana','cat']
matrix2 = [(222, 35, 23,99,60),
(333, 31, 20, 1,2),
(444,0,21,35,23)]
df_truth = pd.DataFrame(matrix2, columns=list('abcde'))
df_truth.index = ['apple','banana','cat']
Con la trama de datos por encima de 2, para cada fila en df_recommend, quiero comprobar si los artículos aparecen en otra trama de datos (df_truth)
df_recommend.apply(lambda x: x.isin(df_truth.loc[x.name]),1).astype(int)
a b c
apple 1 0 1
banana 1 1 0
cat 1 0 1
Me pregunto si hay manera más eficiente que el anterior
Jezreel:
Creo que necesita si quiera comparar con elementwise filas encontradas por DataFrame.reindex
y comparar por DataFrame.eq
:
df1 = df_truth.reindex(index=df_recommend.index, columns=df_recommend.columns)
m = df_recommend.eq(df1).astype(int)
print (m)
a b c
apple 1 0 1
banana 1 1 0
cat 1 0 1
Otra idea con DataFrame.isin
:
m = df_recommend.isin(df_truth).astype(int)
m = df_recommend.apply(lambda x: x.isin(df_truth.loc[x.name]),1).astype(int)
print (m)
a b c
apple 1 0 1
banana 1 1 0
cat 1 0 1