Tạo một chuỗi tối thiểu yếu tố khôn ngoan từ hai Series khác trong Python Pandas

Question

Tôi đang gặp khó khăn khi tìm cách để thực hiện tối thiểu yếu tố hiệu quả tối thiểu của hai đối tượng Series trong gấu trúc. Ví dụ tôi có thể thêm hai dòng dễ dàng đủ:

In [1]: 
import pandas as pd 
s1 = pd.Series(data=[1,1,1], index=[1,2,3]) 
s2 = pd.Series(data=[1,2,2,1], index=[1,2,3,4]) 
s1.add(s2)  
Out[1]: 
1  2 
2  3 
3  3 
4 NaN 
dtype: float64 

Nhưng tôi không thể tìm thấy một cách hiệu quả để làm một tối thiểu yếu tố khôn ngoan giữa hai Series (cùng với việc sắp xếp các chỉ số và xử lý các giá trị NaN).

Nevermind. Có một cửa thoát với kết hợp chức năng để bạn có thể đặt ở bất kỳ chức năng yếu tố khôn ngoan:

In [2]: 
s1 = pd.Series(data=[1,1,1], index=[1,2,3]) 
s2 = pd.Series(data=[1,2,2,1], index=[1,2,3,4]) 
s1.combine(s2, min, 0) 
Out[2]: 
1 1 
2 1 
3 1 
4 0 
dtype: int64 

Answer 1

Cách đơn giản nhất mà tôi có thể thấy là để làm cho họ thành một DataFrame và sau đó lấy phút hàng khôn ngoan :

>>> print pandas.concat([s1, s2], axis=1).min(axis=1) 
1 1 
2 1 
3 1 
4 1 
dtype: float64 

Answer 2

Một cách tương tự:

In [11]: pd.DataFrame([s1, s2]).min() 
Out[11]: 
1 1 
2 1 
3 1 
4 1 
dtype: float64 

Answer 3

tôi tìm thấy điều này đơn giản nhất:

import numpy as np 

smax = np.minimum(s1, s2) 

Link to docs (numpy.minimum)