Я знаю, что этот вопрос слишком стар, но я не видел никакой реализации, подобной моей. Эта версия основана на символе преобразования Шварца .
function sortByAttribute(array, ...attrs) {
// generate an array of predicate-objects contains
// property getter, and descending indicator
let predicates = attrs.map(pred => {
let descending = pred.charAt(0) === '-' ? -1 : 1;
pred = pred.replace(/^-/, '');
return {
getter: o => o[pred],
descend: descending
};
});
// schwartzian transform idiom implementation. aka: "decorate-sort-undecorate"
return array.map(item => {
return {
src: item,
compareValues: predicates.map(predicate => predicate.getter(item))
};
})
.sort((o1, o2) => {
let i = -1, result = 0;
while (++i < predicates.length) {
if (o1.compareValues[i] < o2.compareValues[i]) result = -1;
if (o1.compareValues[i] > o2.compareValues[i]) result = 1;
if (result *= predicates[i].descend) break;
}
return result;
})
.map(item => item.src);
}
Вот пример того, как его использовать:
let games = [
{ name: 'Pako', rating: 4.21 },
{ name: 'Hill Climb Racing', rating: 3.88 },
{ name: 'Angry Birds Space', rating: 3.88 },
{ name: 'Badland', rating: 4.33 }
];
// sort by one attribute
console.log(sortByAttribute(games, 'name'));
// sort by mupltiple attributes
console.log(sortByAttribute(games, '-rating', 'name'));
Используйте map
для добавления нового столбца, удалите 0
строк с помощью boolean indexing
и в последний раз примените свое решение в том же фрейме данных:
df_wt['Score'] = df_wt['Name'].map(df_sc.set_index('Name')['Score'])
df_wt = df_wt[df_wt['Weight'].ne(0)]
print (df_wt)
Name Weight Score
0 Abigail 10 360
2 Aiden 12 345
3 Amelia 20 601
4 Aria 25 604
5 Ava 10 313
7 Charlotte 18 531
8 Chloe 16 507
9 Elijah 13 473
print (df_wt.Weight.corr(df_wt.Score))
0.923425144491911
Маскирование и получение ненулевых значений и общего индекса:
df_wt.set_index('Name', inplace=True)
df_sc.set_index('Name', inplace=True)
mask = df_wt['Weight'].ne(0)
common_index = df_wt.loc[mask, :].index
df_wt.loc[common_index, 'Weight'].corr(df_sc.loc[common_index, 'Score'])
0.923425144491911
Если оба кадра данных содержат нули, то:
mask1 = df_wt['Weight'].ne(0)
mask2 = df_sc['Score'].ne(0)
common_index = df_wt.loc[mask1, :].index.intersection(df_sc.loc[mask2, :].index)
df_wt.loc[common_index, 'Weight'].corr(df_sc.loc[common_index, 'Score'])