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谋决量化/go_pandas

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dataframe_join.go 1.56 KB
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王布衣 提交于 2023-02-14 08:08 . !59 #I6F1P2 优化序列处理方式
package pandas
import "gitee.com/quant1x/pandas/stat"
func (self DataFrame) align(ss ...stat.Series) []stat.Series {
defaultValue := []stat.Series{}
sLen := len(ss)
if sLen == 0 {
return defaultValue
}
ls := make([]float32, sLen)
for i, v := range ss {
ls[i] = float32(v.Len())
}
maxLength := stat.Max(ls)
if maxLength <= 0 {
return defaultValue
}
cols := make([]stat.Series, sLen)
for i, v := range ss {
vt := v.Type()
vn := v.Name()
vs := v.Values()
// 声明any的ns变量用于接收逻辑分支的输出
// 切片数据不能直接对齐, 需要根据类型指定Nil和NaN默认值
var ns any
if vt == stat.SERIES_TYPE_BOOL {
ns = stat.Align(vs.([]bool), stat.Nil2Bool, int(maxLength))
} else if vt == stat.SERIES_TYPE_INT64 {
ns = stat.Align(vs.([]int64), stat.Nil2Int64, int(maxLength))
} else if vt == stat.SERIES_TYPE_STRING {
ns = stat.Align(vs.([]string), stat.Nil2String, int(maxLength))
} else if vt == stat.SERIES_TYPE_FLOAT32 {
ns = stat.Align(vs.([]float32), stat.Nil2Float32, int(maxLength))
} else if vt == stat.SERIES_TYPE_FLOAT64 {
ns = stat.Align(vs.([]float64), stat.Nil2Float64, int(maxLength))
}
cols[i] = NewSeries(vt, vn, ns)
}
return cols
}
// Join 默认右连接, 加入一个series
func (self DataFrame) Join(series stat.Series) DataFrame {
if series.Len() < 0 {
return self
}
nCol := self.Ncol()
cols := make([]stat.Series, nCol+1)
cols[len(cols)-1] = series
for i, s := range self.columns {
cols[i] = s
}
cols = self.align(cols...)
df := NewDataFrame(cols...)
self = df
return self
}
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https://gitee.com/moujue/go_pandas.git
git@gitee.com:moujue/go_pandas.git
moujue
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