Pandas DataFrame：根据不同行的值创建一列

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

    Ref       Value
1   SKU1       A
2   SKU2       A           
3   SKU3       B
4   SKU2       A
5   SKU1       B
6   SKU3       C           

我想创建一个新列，以给定 Ref 的值是否匹配为条件。 例如，如果 SKU1 的两行具有相同的值，则显示“好”，如果不显示“坏”数据框通常每个 Ref 有 2 行，但有时会有更多（在这种情况下，“好”是它们都相互匹配）

对于上面的示例，这将是：

    Ref       Value    NewCol
1   SKU1       A        bad
2   SKU2       A        good   
3   SKU3       B        bad
4   SKU2       A        good  
5   SKU1       B        bad
6   SKU3       C        bad        

实现这一点的最佳方法是什么？ 在我的示例中， Value只能是 A、B 或 C，但Ref有数千个不同的条目，这就是我挣扎的原因

提前谢谢了 ！

Answer 1

让我们尝试groupby().nunique()来检查 ref 中值的数量：

df['NewCol'] = np.where(df.groupby('Ref')['Value'].transform('nunique')==1, 
                        'good', 'bad')

输出：

    Ref Value NewCol
1  SKU1     A    bad
2  SKU2     A   good
3  SKU3     B    bad
4  SKU2     A   good
5  SKU1     B    bad
6  SKU3     C    bad

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更新：每条评论：

s = df['Ref'].map(df.groupby('Ref')['Value'].apply(set))

df['NewCol'] = np.select((s.str.len()==1, s.eq({'A','B'})),
                         ('good', 'average'), 'bad')

输出：

    Ref Value   NewCol
1  SKU1     A  average
2  SKU2     A     good
3  SKU3     B      bad
4  SKU2     A     good
5  SKU1     B  average
6  SKU3     C      bad