![](/img/trans.png)
[英]Python-Pandas Dataframe: count values greater than or equal to a value in the dataframe
[英]Python Pandas: Efficiently compute count of rows with value greater than or equal to a set of values, grouped by key columns
假設我有兩個 Pandas 數據幀:
df1
具有列k1
( str
)、 k2
( str
) 和v
( float
),以及df2
有一列w
( float
)。 我可以假設行df1
已排序,首先按k1
,然后按k2
,最后按v
。 我可以假設df2
中w
的值是唯一且已排序的。
我的目標是創建一個新的 DataFrame df3
,其中包含k1
、 k2
、 w
和count_ge
。 DataFrame df3
應該為k1
、 k2
和w
的每個唯一組合有一行; 列count_ge
應該是df1
中具有相同k1
和k2
值的行數,並且v
的值大於或等於w
的值。
以下代碼是一個幼稚的實現,似乎可以滿足我的要求。 有沒有一種有效的方法來執行相同的操作? 理想情況下,代碼還應該推廣到df1
中的兩個以上的鍵。
import pandas as pd
# Generate some example data.
df1 = pd.DataFrame(
(
('A', 'A', 1),
('A', 'A', 1),
('A', 'A', 3),
('A', 'A', 4),
('B', 'C', 2),
('B', 'C', 6),
),
columns=('k1', 'k2', 'v'),
)
df2 = pd.DataFrame(
(0, 2, 5),
columns=('w',),
)
# Get all unique combinations of k1, k2, and w.
# In Pandas 1.2.0, we can use `merge(how='cross')` for this instead.
df3 = (
df1[['k1', 'k2']]
.drop_duplicates()
.assign(_key=1)
.merge(df2.assign(_key=1), on='_key')
.drop(columns='_key')
)
# For each row in df3, count the number of rows in df1 that have the same values of k1 and k2,
# and a value of v that is greater than or equal to w.
df3['count_ge'] = 0
for i, (k1, k2, w, _) in df3.iterrows():
df3.loc[i, 'count_ge'] = len(df1.query(f'k1 == {k1!r} and k2 == {k2!r} and v >= {w!r}'))
df3
使用交叉merge
初始化df3
:
df3 = df1[["k1", "k2"]].drop_duplicates().merge(df2, how='cross')
>>> df3
k1 k2 w
0 A A 0
1 A A 2
2 A A 5
3 B C 0
4 B C 2
5 B C 5
然后對於count_ge
列,您可以像這樣使用lambda
function :
df3['count_ge'] = df3.apply(lambda x: df1[(df1["k1"]==x["k1"])&(df1["k2"]==x["k2"])&(df1["v"]>=x["w"])].shape[0], axis=1)
>>> df3
k1 k2 w count_ge
0 A A 0 4
1 A A 2 2
2 A A 5 0
3 B C 0 2
4 B C 2 2
5 B C 5 1
另一種可能的方法是使用np.histogram
。 這種方法看起來相當干凈,但存在復制數據幀的潛在缺點pd.concat
。 仍然歡迎其他建議。
import numpy as np
import pandas as pd
# Generate some example data.
df1 = pd.DataFrame(
(
('A', 'A', 1),
('A', 'A', 1),
('A', 'A', 3),
('A', 'A', 4),
('B', 'C', 2),
('B', 'C', 6),
),
columns=('k1', 'k2', 'v'),
)
df2 = pd.DataFrame(
(0, 2, 5),
columns=('w',),
)
# For each unique combination of (k1, k2, w), count the number of rows in df1 that have the same values of k1 and k2,
# and a value of v that is greater than or equal to w.
# such
v_bins = np.concatenate((df2['w'], [np.inf]))
df3s = []
for (k1, k2), v in df1.groupby(['k1', 'k2'])['v']:
df = df2.copy()
df['count_ge'] = np.histogram(a=v, bins=v_bins)[0][::-1].cumsum()[::-1]
df['k1'] = k1
df['k2'] = k2
df3s.append(df[['k1', 'k2', 'w', 'count_ge']])
pd.concat(df3s)
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.