[英]Create new column on grouped data frame
我想使用當前數據框中的多列創建由組計算的新列。 在R
( tidyverse
) 中基本上是這樣的:
require(tidyverse)
data <- data_frame(
a = c(1, 2, 1, 2, 3, 1, 2),
b = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
c = c(1, 0, 1, 1, 0, 0, 1),
)
data %>%
group_by(a) %>%
mutate(d = cumsum(b) * c)
在pandas
我認為我應該使用groupby
並apply
創建新列,然后將其分配給原始數據框。 這是我迄今為止嘗試過的:
import numpy as np
import pandas as pd
def create_new_column(data):
return np.cumsum(data['b']) * data['c']
data = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 1, 2, 3, 1, 2],
'b': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
'c': [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1],
})
# assign - throws error
data['d'] = data.groupby('a').apply(create_new_column)
# assign without index - incorrect order in output
data['d'] = data.groupby('a').apply(create_new_column).values
# assign to sorted data frame
data_sorted = data.sort_values('a')
data_sorted['d'] = data_sorted.groupby('a').apply(create_new_column).values
實現這一目標的首選方法是什么(理想情況下不對數據進行排序)?
添加參數group_keys=False
以避免MultiIndex
,因此可能分配回新列:
data['d'] = data.groupby('a', group_keys=False).apply(create_new_column)
替代方法是刪除第一級:
data['d'] = data.groupby('a').apply(create_new_column).reset_index(level=0, drop=True)
print (data)
a b c d
0 1 1 1 1
1 2 1 0 0
2 1 1 1 2
3 2 1 1 2
4 3 1 0 0
5 1 1 0 0
6 2 1 1 3
詳情:
print (data.groupby('a').apply(create_new_column))
a
1 0 1
2 2
5 0
2 1 0
3 2
6 3
3 4 0
dtype: int64
print (data.groupby('a', group_keys=False).apply(create_new_column))
0 1
2 2
5 0
1 0
3 2
6 3
4 0
dtype: int64
現在,您還可以像在 R 中一樣,使用datar
在 python 中實現它:
>>> from datar.all import c, f, tibble, cumsum
>>>
>>> data = tibble(
... a = c(1, 2, 1, 2, 3, 1, 2),
... b = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
... c = c(1, 0, 1, 1, 0, 0, 1),
... )
>>>
>>> (data >>
... group_by(f.a) >>
... mutate(d=cumsum(f.b) * f.c))
a b c d
0 1 1 1 1
1 2 1 0 0
2 1 1 1 2
3 2 1 1 2
4 3 1 0 0
5 1 1 0 0
6 2 1 1 3
[Groups: ['a'] (n=3)]
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