在熊貓中，如何將groupby轉換的輸出發送到原始數據幀？

Question

考慮下面的例子

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                        'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'D' : np.random.randn(8)})



group=df.groupby(['A','B'])

agg_df=group.agg({'D':lambda x: x[x>0].sum(), 'D':lambda x: x[x<0].sum()} )

在這里，我想在原始數據幀df中獲得兩個其他變量。

一個是D中正元素的總和，另一個是D中負元素的總和。使用agg是直接的，如您在上面的代碼中所看到的。

但是，我希望這些值在主數據框中針對對應於特定groupby組合的每一行重復 。

天真的語法將使用：

transform_df=group.transform({'D':lambda x: x[x>0].sum(), 'D':lambda x: x[x<0].sum()} )

但是那是失敗的。 我在這里做錯了什么？

謝謝

Answer 1

如果用兩行表示，則邏輯將變得更易於讀寫

df['d_pos_sum'] = df.groupby(['A', 'B']).transform(lambda x: x[x>0].sum())
df['d_neg_sum'] = df.groupby(['A', 'B']).transform(lambda x: x[x<0].sum())