如何在numpy中将两个列表的列表连接起来？

Question

数据框是：

            date             ids_x               ids_y
0     2011-04-23  [0, 1, 2, 10, 11, 12, 13]       []
1     2011-04-24  [0, 1, 2, 10, 11, 12, 13]       [12,4]
2     2011-04-25  [0, 1, 2, 3, 4, 1, 12]          []
3     2011-04-26  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]           [4,5,6]

方便但较慢的方法是使用：

df['ids'] = df['ids_x'] + df['ids_y']

我希望通过使用numpy实现这种方法，但目前速度非常慢，需要4秒。因为Pandas使用numpy，所以我认为应该在不使用Pandas的情况下使用numpy以减少开销。

我使用了column_stack，但输出结果如下：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

b = np.array([[9,8,7],[6,5,4,6,7,8]])

np.column_stack((a,b))

[out]: array([[1, 2, 3, [9, 8, 7]], [4, 5, 6, [6, 5, 4, 6, 7, 8]]], dtype=object)

- Alireza

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concatenate? - Sven

这可能不是很快，但是 [np.append(x,y) for x, y in zip(a, b)] 行得通吗？ - Zero

@JohnGalt我正在寻找一种快速的方法，因为df['something'] + df['another_thing']可以解决我的问题，而且不会增加代码复杂度。 - Alireza

@Sven，“concatenate”不是解决方案，因为它合并的方式不是我想要的。我想要类似于“column_stack”的东西。 - Alireza

Answer 1

< p > np.column_stack存在的问题是，在b中您没有等长的列（因此dtype为object）。< /p > < p > 您可以使用np.concatenate（或如评论中@John Galt所说的np.append）来解决这个问题；例如：< /p >

In [43]: [np.concatenate((i,j)) for i,j in zip(a,b)])
Out[43]: [array([1, 2, 3, 9, 8, 7]), array([4, 5, 6, 6, 5, 4, 6, 7, 8])]

- tmdavison