Pythonの交換時間を見つける最速の方法

Question

私は2つのリストを持っています。 list1の各点から始めて、list2に最も近い後続の（大きい）時間を見つけたいと思います。

LIST1 = [280、290]

LIST2 = [282、295]

交換（LIST1、LIST2）= [2,5]

I：例えば

これをすばやくやるのに困っている。私が考えることができると思う唯一の方法は、list1の各要素をループし、list1要素よりもリストyの最初のヒットを取ることです（リストがソートされます）。私の下の2つの試み一匹のパンダ一W/Oパンダ：

# dictionary containing my two lists 
transition_trj = {'ALA19': [270.0, 280.0, 320.0, 330.0, 440.0, 450.0, 
470.0], 'ALA88': [275.0, 285.0, 325.0, 333.0, 445.0, 455.0, 478.0]} 
# for example, exchange times for ('ALA19','ALA88') = [5.0, 5.0, 5.0, 3.0, 5.0, 5.0, 8.0] 
#find all possible combinations 
names = list(transition_trj.keys()) 
import itertools 
name_pairs = list(itertools.combinations_with_replacement(names, 2)) 

# non-pandas loop, takes 1.59 s 

def exchange(Xk,Yk): # for example, a = 'phiALA18', b = 'phiARG11' 
    Xv = transition_trj[Xk] 
    Yv = transition_trj[Yk] 
    pair = tuple([Xk,Yk]) 
    XY_exchange = [] # one for each pair 
    for x in range(len(Yv)-1): # over all transitions in Y 
     ypoint = Yv[x] # y point 
     greater_xpoints = [] 
     for mini in Xv: 
      if mini > ypoint: 
       greater_xpoints.append(mini) # first hit=minimum in sorted list 
       break 
     if len(greater_xpoints) > 0: 
      exchange = greater_xpoints[0] - ypoint 
      XY_exchange.append(exchange) 
    ET = sum(XY_exchange) * (1/observation_t) 
    return pair, ET 




# pandas loop, does same thing, takes 11.58 s...I am new to pandas... 
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(data=transition_trj) 

def exchange(dihx, dihy): 
    pair = tuple([dihx, dihy]) 
    exchange_times = [] 
    for x in range(df.__len__()): 
     xpoint = df.loc[x, dihx] 
     for y in range(df.__len__()): 
      ypoint = df.loc[y, dihy] 
      if ypoint > xpoint: 
       exchange = ypoint - xpoint 
       exchange_times.append(exchange) 
       break 
    ET = sum(exchange_times) * (1/observation_t) 
    return pair, ET 


# here's where I call the def, just for context. 
exchange_times = {} 
for nm in name_pairs: 
    pair, ET = exchange(nm[0],nm[1]) 
    exchange_times[pair] = ET 
    if nm[0] != nm[1]: 
     pair2, ET2 = exchange(nm[1], nm[0]) 
     exchange_times[pair2] = ET2 

Answer 1

Iはnp.searchsortedと解決策を提案は、（numpyのがパンダ骨格である）他のにリストの挿入ポイントを見つけるWICH。最小ループを各ループ内の先頭（for mini in Xv:）から検索するので、のときはO(N ln (N))ソリューションです。

これはあなたの例では機能しますが、2つのリストの長さが同じでないか、またはインターリーブされていない場合には、何が必要なのかわかりません。それにもかかわらず、長さが等しい場合の解決法が提案される。

代わりに[POS]の.reindex使用したいユーザーのための

df=pd.DataFrame(transition_trj) 
pos=np.searchsorted(df['ALA88'],df['ALA19']) 
print(df['ALA88'][pos].reset_index(drop=True)-df['ALA19']) 

# 0 5.0 
# 1 5.0 
# 2 5.0 
# 3 3.0 
# 4 5.0 
# 5 5.0 
# 6 8.0 
# dtype: float64