[英]Find first occurrence of value in dataframe based on another dataframe with a shared column
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我试图根据具有相同标识符的另一个数据框的值来查找超过阈值的值的第一次出现。 在下面的示例中，“Trace”列将是相同的标识符。 但是，第二个数据帧仅包含每个“跟踪”编号的一个值。 目标是找到 df1 的“信号”列超过 df2 中“信号”列的 2 倍的第一次出现。 另外，我想将其余信息保留在符合给定条件的行中。
df1 = {"Trace": [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2], "Sample": [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5], "Signal": [2,3,5,6,1,8,9,5,4,3]}
df2 = {"Trace": [1,2], "Sample": [4,2], "Signal": [2,4]}
例如，在给定的情况下，我想创建一个新的数据框 (df3)，其中包含 df2 中“信号”列超出 df2 中原始“信号”列（应该是 4 和 6）的 2 倍的实例。 因此，新数据框 (df3) 将包含 1 和 2 的“跟踪”值、3 和 2 的“样本”值以及 5 和 9 的“信号”值。
有任何想法吗？ 我曾尝试使用 .groupby 和 .loc，但我似乎无法得到我想要的。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
"Trace": [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
"Sample": [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5],
"Signal": [2,3,5,6,1,8,9,5,4,3],
})
df2 = pd.DataFrame({
"Trace": [1,2],
"Sample": [4,2],
"Signal": [2,4]},
)
df3 = df1.merge(
df2[['Trace', 'Signal']],
on='Trace'
)
mask = (df3.Signal_x > 2 * df3.Signal_y)
df3 = df3.loc[mask]
mask = ~df3.duplicated('Trace')
df3 = df3.loc[mask]
生成的df3应如下所示：
Trace Sample Signal_x Signal_y
2 1 3 5 2
6 2 2 9 4
根据列值中第一次出现的项目将数据框列拆分为两个
[英]Split dataframe column into two based on first occurrence of an item in column value
如何根据数据框的另一列中的条件查找列中的最小值？
[英]How to find minimum value in a column based on condition in an another column of a dataframe?
基于处理多次出现的另一列向 dataframe 添加一列
[英]Add a column to a dataframe based on another column dealing with multiple occurrence
根据另一列中的值删除 dataframe 中的前 2 行
[英]remove first 2 rows in a dataframe based on the value in another column
按 Dataframe 分组和排序，然后根据标准找到第一个出现
[英]Group by and sort Dataframe then subsequently find first occurrence based on criteria
创建基于另一个 dataframe 发生的 pivot dataframe
[英]Create a pivot dataframe of occurrence based on another dataframe
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