使用pandas GroupBy檢查組中的所有元素是否相等

Question

是否存在按字段分組的pythonic方法，並檢查每個結果組的所有元素是否具有相同的值？

樣本數據：

              datetime rating  signal
0  2018-12-27 11:33:00     IG       0
1  2018-12-27 11:33:00     HY      -1
2  2018-12-27 11:49:00     IG       0
3  2018-12-27 11:49:00     HY      -1
4  2018-12-27 12:00:00     IG       0
5  2018-12-27 12:00:00     HY      -1
6  2018-12-27 12:49:00     IG       0
7  2018-12-27 12:49:00     HY      -1
8  2018-12-27 14:56:00     IG       0
9  2018-12-27 14:56:00     HY      -1
10 2018-12-27 15:12:00     IG       0
11 2018-12-27 15:12:00     HY      -1
12 2018-12-20 15:14:00     IG       0
13 2018-12-20 15:14:00     HY      -1
14 2018-12-20 15:50:00     IG      -1
15 2018-12-20 15:50:00     HY      -1
16 2018-12-27 13:26:00     IG       0
17 2018-12-27 13:26:00     HY      -1
18 2018-12-27 13:44:00     IG       0
19 2018-12-27 13:44:00     HY      -1
20 2018-12-27 15:06:00     IG       0
21 2018-12-27 15:06:00     HY      -1
22 2018-12-20 15:48:00     IG       0
23 2018-12-20 15:48:00     HY      -1

分組部分可以通過

df.groupby([datetime.dt.date,'rating'])

但是，我確信必須有一種簡單的方法來利用分組器，如果signal中的所有值都相同，則使用transform語句返回1。

期望的輸出

2018-12-20  HY            True
            IG            False
2018-12-27  HY            True
            IG            True

Answer 1

使用groupby和nunique ，檢查結果是否為1：

df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal.nunique().eq(1)

datetime    rating
2018-12-20  HY         True
            IG        False
2018-12-27  HY         True
            IG         True
Name: signal, dtype: bool

或者，類似地，使用apply with set conversion：

(df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal
   .apply(lambda x: len(set(x)) == 1))

datetime    rating
2018-12-20  HY         True
            IG        False
2018-12-27  HY         True
            IG         True
Name: signal, dtype: bool

PS。，你不需要分配臨時列， groupby需要任意的石斑魚參數。

Answer 2

嘗試找出替代品而不使用groupby只是為了好玩

df.datetime=df.datetime.dt.date

s=pd.crosstab(df.datetime,[df.rating,df.signal])


s.eq(s.sum(axis=1,level=0),1).any(level=0,axis=1).stack()
Out[556]: 
datetime    rating
2018-12-20  HY         True
            IG        False
2018-12-27  HY         True
            IG         True
dtype: bool