Python：两个2D数组的交集

我在名为“Max.csv”的

.csv

文件中有数据：

Valid Date  MAX
1/1/1995    51
1/2/1995    45
1/3/1995    48
1/4/1995    45

另一个名为“Min.csv”的csv如下所示：

Valid Date  MIN
1/2/1995    33
1/4/1995    31
1/5/1995    30
1/6/1995    39

我想要两个生成两个字典或任何其他建议的数据结构，以便在python中分别有两个单独的变量Max和Min，如下所示：

Valid Date  MAX
1/2/1995    45
1/4/1995    45

Valid Date  MIN
1/2/1995    33
1/4/1995    31

i、 e.从最大值和最小值中选择元素，以便仅输出公共元素

我正在考虑使用numpy.intersect1d，但这意味着我必须首先在日期列上分别比较Max和Min，找到常用日期的索引，然后抓取Max和Min的第二列。这看起来太复杂了，我觉得有更聪明的方法使两条曲线Max和Min相交。

set（）

内置必须足够，如下所示：

>>> max = {"1/1/1995":"51", "1/2/1995":"45", "1/3/1995":"48", "1/4/1995":"45"}
>>> min = {"1/2/1995":"33", "1/4/1995":"31", "1/5/1995":"30", "1/6/1995":"39"}

>>> a = set(max)
>>> b = set(min)
>>> {x:max[x] for x in a.intersection(b)}
{'1/4/1995': '45', '1/2/1995': '45'}
>>> {x:min[x] for x in a.intersection(b)}
{'1/2/1995': '33', '1/4/1995': '31'}

你提到：

我必须分别比较日期列的最大值和最小值， 找到常用日期的索引，然后抓取第二列以供参考 最大值和最小值。这看起来太复杂了

事实上，不管怎样，这都是你需要做的事情；但是使用这个软件包（免责声明：我是它的作者），这一点也不复杂：

import numpy_indexed as npi
common_dates = npi.intersection(min_dates, max_dates)
print(max_values[npi.indices(max_dates, common_dates)])
print(min_values[npi.indices(min_dates, common_dates)])

请注意，此解决方案是完全矢量化的（不包含python级别的循环），因此必然比当前接受的答案快得多

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注2：这是假设日期列是唯一的；如果没有，您应该将“npi.index”替换为“npi.in”

您能否提供有关如何从csv文件创建集合的提示？我使用pandas将csv文件读取到数据框中。这可能会对您有所帮助。请投票并检查我的答案是否正确，我给出了答案。Zanam您成功了吗？是的，我成功了，但我喜欢@Eelco的答案，因为它没有运行循环