pandas 系列上的短路 numpy logical_and

Question

我创建了一个掩码以在 pandas 数据框中使用：

 mask = np.logical_and(
                csv_df['time'].map(operator.attrgetter('hour')).isin(
                    hours_set),
                csv_df['time'].map(lambda x: x.weekday_name[:3]).isin(
                    days_set))
csv_df = csv_df.loc[mask, :]

原来两个isin系列的计算相当慢。上面的方法计算两个系列，然后将它们相加——是否有一种（惯用的）方法来使每个元素短路，因为第一个系列大部分是错误的，所以我们不需要计算其他系列的元素？

Answer 1

一个想法是：

mask = csv_df['time'].dt.hour.isin(hours_set) & 
       csv_df['time'].dt.strftime('%a').isin(days_set)

如果大多数值不匹配，另一个想法是过滤第一个，然后过滤第二个：

csv_df1 = csv_df.loc[csv_df['time'].dt.strftime('%a').isin(days_set)]
csv_df2 = csv_df1.loc[csv_df1['time'].dt.hour.isin(hours_set)]

pandas 系列上的短路 numpy logical_and

Short circuit numpy logical_and on pandas series

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