使用 group by 将更改应用于整个 dataframe

Question

我正在尝试对 dataframe 应用更改，以获取仅通过使用 groupby 返回的值（据我所知）。 所以我想要找到每个公司的最小日期值，以便我可以将数字 0 应用于多个列中的第一个值（在本例中为 df2['Research and Development Expense Lag'] 和 df2['Capital Expenditures Lag' ]）。 这是我到目前为止所拥有的，一个返回每个公司的最小日期值的 groupby：

df2.groupby('Ticker Symbol').apply(lambda d: \
            d[d['Data Date'] == d['Data Date'].min()])

Answer 1

你在正确的轨道上。 您可以获取这些行的索引值，然后将它们与.loc[]一起使用来更改这两列中的值：

df2.loc[df2.groupby('Ticker Symbol').apply(
        lambda d: d[d['Data Date'] == d['Data Date'].min()]
    )
    .index
    .get_level_values(1),
    ['Research and Development Expense Lag', 'Capital Expenditures Lag']
] = 0

.get_level_values(1) function 用于提取 MultiIndex 的第二级。 第一级将包含Ticker Symbol值。