每个柱子的不同石斑鱼与熊猫GroupBy

Question

我怎么能使用多维Grouper，在这种情况下是另一个数据帧，作为另一个数据帧的Grouper？ 可以一步完成吗？

我的问题主要是关于如何在这些情况下执行实际的分组，但为了使其更具体，说我想transform并获取sum 。

考虑例如：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':[5,6,7,8]})

print(df1)
   a  b
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

df2  = pd.DataFrame({'a':['A','B','A','B'], 'b':['A','A','B','B']})

print(df2)
   a  b
0  A  A
1  B  A
2  A  B
3  B  B

然后，预期的输出将是：

   a  b
0  4  11
1  6  11
2  4  15
3  6  15

凡列a和b在df1已经被列分组a和b从df2分别。

Answer 1

尝试使用apply将lambda函数应用于数据帧的每一列，然后使用该pd.Series的名称按第二个数据帧分组：

df1.apply(lambda x: x.groupby(df2[x.name]).transform('sum'))

输出：

   a   b
0  4  11
1  6  11
2  4  15
3  6  15

Answer 2

您必须单独对每列进行分组，因为每列使用不同的分组方案。

如果你想要一个更干净的版本，我建议对列名称进行列表理解，并在结果系列上调用pd.concat ：

pd.concat([df1[c].groupby(df2[c]).transform('sum') for c in df1.columns], axis=1)

   a   b
0  4  11
1  6  11
2  4  15
3  6  15

不是说使用apply在其他答案中有什么问题，只是因为我不喜欢apply ，所以这是我的建议:-)

---

以下是您的细读时间。 只是为了您的样本数据，您会注意到时间上的差异是显而易见的。

%%timeit 
(df1.stack()
    .groupby([df2.stack().index.get_level_values(level=1), df2.stack()])
    .transform('sum').unstack())
%%timeit 
df1.apply(lambda x: x.groupby(df2[x.name]).transform('sum'))
%%timeit 
pd.concat([df1[c].groupby(df2[c]).transform('sum') for c in df1.columns], axis=1)

8.99 ms ± 4.55 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
8.35 ms ± 859 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
6.13 ms ± 279 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

不是说apply很慢，但在这种情况下显式迭代更快。 此外，您会注意到，由于迭代次数取决于列数，因此第二次和第三次定时解决方案将以更大的长度v / s宽度进行更好的扩展。

Answer 3

使用stack和unstack stack

df1.stack().groupby([df2.stack().index.get_level_values(level=1),df2.stack()]).transform('sum').unstack()
Out[291]: 
   a   b
0  4  11
1  6  11
2  4  15
3  6  15

Answer 4

我要提出一个（大部分）numpythonic使用的解决方案scipy.sparse_matrix进行量化groupby对整个数据帧一次由列，而不是列。

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有效执行此操作的关键是找到一种高效的方法来分解整个DataFrame，同时避免任何列中的重复。 由于您的组由字符串表示，您可以简单地在每个值的末尾连接列名称（因为列应该是唯一的），然后分解结果，如此^[*]

>>> df2 + df2.columns
    a   b
0  Aa  Ab
1  Ba  Ab
2  Aa  Bb
3  Ba  Bb

>>> pd.factorize((df2 + df2.columns).values.ravel())
(array([0, 1, 2, 1, 0, 3, 2, 3], dtype=int64),
array(['Aa', 'Ab', 'Ba', 'Bb'], dtype=object))

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一旦我们有了一个唯一的分组，我们就可以利用我们的scipy.sparse矩阵，在flattened数组上一次执行groupby，并使用高级索引和整形操作将结果转换回原始形状。

from scipy import sparse

a = df1.values.ravel()
b, _ = pd.factorize((df2 + df2.columns).values.ravel())

o = sparse.csr_matrix(
    (a, b, np.arange(a.shape[0] + 1)), (a.shape[0], b.max() + 1)
).sum(0).A1

res = o[b].reshape(df1.shape)

array([[ 4, 11],
       [ 6, 11],
       [ 4, 15],
       [ 6, 15]], dtype=int64)

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性能

功能

def gp_chris(f1, f2):
    a = f1.values.ravel()
    b, _ = pd.factorize((f2 + f2.columns).values.ravel())

    o = sparse.csr_matrix(
        (a, b, np.arange(a.shape[0] + 1)), (a.shape[0], b.max() + 1)
    ).sum(0).A1

    return pd.DataFrame(o[b].reshape(f1.shape), columns=df1.columns)


def gp_cs(f1, f2):
    return pd.concat([f1[c].groupby(f2[c]).transform('sum') for c in f1.columns], axis=1)


def gp_scott(f1, f2):
    return f1.apply(lambda x: x.groupby(f2[x.name]).transform('sum'))


def gp_wen(f1, f2):
    return f1.stack().groupby([f2.stack().index.get_level_values(level=1), f2.stack()]).transform('sum').unstack()

建立

import numpy as np
from scipy import sparse
import pandas as pd
import string
from timeit import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
res = pd.DataFrame(
       index=[f'gp_{f}' for f in ('chris', 'cs', 'scott', 'wen')],
       columns=[10, 50, 100, 200, 400],
       dtype=float
)

for f in res.index:
    for c in res.columns:
        df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(c, c))
        df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(list(string.ascii_uppercase), (c, c)))
        df1.columns = df1.columns.astype(str)
        df2.columns = df2.columns.astype(str)

        stmt = '{}(df1, df2)'.format(f)
        setp = 'from __main__ import df1, df2, {}'.format(f)
        res.at[f, c] = timeit(stmt, setp, number=50)


ax = res.div(res.min()).T.plot(loglog=True)
ax.set_xlabel("N")
ax.set_ylabel("time (relative)")

plt.show()

结果

---

验证

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 10))
df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(list(string.ascii_uppercase), (10, 10)))
df1.columns = df1.columns.astype(str)
df2.columns = df2.columns.astype(str)

v = np.stack([gp_chris(df1, df2), gp_cs(df1, df2), gp_scott(df1, df2), gp_wen(df1, df2)])
print(np.all(v[:-1] == v[1:]))

True

要么我们都错了，要么我们都是正确的:)

---

_{^[*]如果在连接发生之前一个项目是列和另一个项目的串联，则有可能在此处获得重复值。 但是，如果是这种情况，您不需要调整太多来修复它。}

Answer 5

您可以执行以下操作：

res = df1.assign(a_sum=lambda df: df['a'].groupby(df2['a']).transform('sum'))\
         .assign(b_sum=lambda df: df['b'].groupby(df2['b']).transform('sum'))

结果：

   a   b
0  4  11
1  6  11
2  4  15
3  6  15