import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame({'id_1' : [1,2,1,1,1,1,1,2,2,2,2],
'id_2' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2],
'v_1' : [2,1,1,3,2,1,2,4,1,1,2],
'v_2' : [1,1,1,1,2,2,2,1,1,2,2],
'v_3' : [3,3,3,3,4,4,4,3,3,3,3]})
In [4]: df
Out[4]:
id_1 id_2 v_1 v_2 v_3
0 1 1 2 1 3
1 2 1 1 1 3
2 1 1 1 1 3
3 1 1 3 1 3
4 1 1 2 2 4
5 1 2 1 2 4
6 1 2 2 2 4
7 2 2 4 1 3
8 2 2 1 1 3
9 2 2 1 2 3
10 2 2 2 2 3
sub = df[(df['id_1'] == 1) & (df['id_2'] == 1)].copy()
sub['v_4'] = numpy.where(sub['v_1'] == sub['v_2'].shift(), 'A', \
numpy.where(sub['v_1'] == sub['v_3'].shift(), 'B', 'C'))
In [6]: sub
Out[6]:
id_1 id_2 v_1 v_2 v_3 v_4
0 1 1 2 1 3 C
2 1 1 1 1 3 A
3 1 1 3 1 3 B
4 1 1 2 2 4 C
我有一个上面定义的数据框。我想执行一些操作，基本上对每组（id_1，id_2）的v_1是否等于先前的v_2或v_3进行分类，我已经对子df执行了该操作。而且我想用一行代码将以下groupby与对sub df进行的操作组合在一起。
gbdf = df.groupby(by=['id_1', 'id_2'])
我已经尝试过类似的东西
gbdf['v_4'] = numpy.where(gbdf['v_1'] == gbdf['v_2'].shift(), 'A', \
numpy.where(gbdf['v_1'] == gbdf['v_3'].shift(), 'B', 'C'))
错误是
'DataFrameGroupBy' object does not support item assignment
我也试过
df['v_4'] = numpy.where(gbdf['v_1'] == gbdf['v_2'].shift(), 'A', \
numpy.where(gbdf['v_1'] == gbdf['v_3'].shift(), 'B', 'C'))
我认为结果是错误的，它没有使groupby结果与原始顺序对齐。
我想知道是否有一种优雅的方法来实现这一目标。
这将为您提供与数据框内容匹配的数据框列表sub，但适用于以下所有结果.groupby()：
import numpy
import pandas
source = pandas.DataFrame(
{'id_1': [1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
'id_2': [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
'v_1': [2, 1, 1, 3, 2, 1, 2, 4, 1, 1, 2],
'v_2': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2],
'v_3': [3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 3]})
def add_v4(df):
df['v_4'] = numpy.where(df['v_1'] == df['v_2'].shift(), 'A', numpy.where(df['v_1'] == df['v_3'].shift(), 'B', 'C'))
return df
dfs = [add_v4(pandas.DataFrame(slice)) for _, slice in source.groupby(by=['id_1', 'id_2'])]
print(dfs)
关于这条线：
dfs = [add_v4(pandas.DataFrame(slice)) for _, slice in source.groupby(by=['id_1', 'id_2'])]
这是一种列表推导，可以从中获取所有切片，groupby然后将它们切成实际的新数据帧，然后再将它们传递给add_v4，这将返回修改后的数据帧以添加到列表中。
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