我需要从两列中具有公共值的行对中提取公共最大值。
共性是在A列和B列的值之间。行0和1是常见的,2和3,4是独立的。
f = DataFrame([[1, 2, 30], [2, 1, 20], [2, 6, 15], [6, 2, 70], [7, 10, 35]], columns=['A', 'B', 'Value'])
f
A B Value
0 1 2 30
1 2 1 20
2 2 6 15
3 6 2 70
4 7 10 35
目标是提取最大值,因此最终结果为:
f_final = DataFrame([[1, 2, 30, 30], [2, 1, 20, 30], [2, 6, 15, 70], [6, 2, 70, 70], [7, 10, 35, 35]], columns=['A', 'B', 'Value', 'Max'])
f_final
A B Value Max
0 1 2 30 30
1 2 1 20 30
2 2 6 15 70
3 6 2 70 70
4 7 10 35 35
如果有办法分配公共的非重复键,我可以这样做:
f_key = DataFrame([[1, 1, 2, 30], [1, 2, 1, 20], [2, 2, 6, 15], [2, 6, 2, 70], [3, 7, 10, 35]], columns=['key', 'A', 'B', 'Value'])
f_key
key A B Value
0 1 1 2 30
1 1 2 1 20
2 2 2 6 15
3 2 6 2 70
4 3 7 10 35
跟进groupby和transform:
f_key['Max'] = f_key.groupby(['key'])['Value'].transform(lambda x: x.max())
f_key.drop('key', 1, inplace=True)
f_key
A B Value Max
0 1 2 30 30
1 2 1 20 30
2 2 6 15 70
3 6 2 70 70
4 7 10 35 35
问题1: 如何分配这个公共密钥?
问题2: 有没有更好的方法,跳过共同的关键步骤
干杯...
答案 0 :(得分:2)
您可以对A
列和B
列中的值进行排序,以便A
中每个行的值小于或等于B
中的值。订购价值后,您可以像往常一样申请groupby-transform-max
:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 30], [2, 1, 20], [2, 6, 15], [6, 2, 70], [7, 10, 35]],
columns=['A', 'B', 'Value'])
mask = df['A'] > df['B']
df.loc[mask, ['A','B']] = df.loc[mask, ['B','A']].values
df['Max'] = df.groupby(['A', 'B'])['Value'].transform('max')
print(df)
产量
A B Value Max
0 1 2 30 30
1 1 2 20 30
2 2 6 15 70
3 2 6 70 70
4 7 10 35 35
即使A
和B
中的值是字符串,上述方法仍然有效。例如,
df = DataFrame([['ab', 'ac', 30], ['ac', 'ab', 20],
['cb', 'ca', 15], ['ca', 'cb', 70],
['ff', 'zz', 35]], columns=['A', 'B', 'Value'])
mask = df['A'] > df['B']
df.loc[mask, ['A','B']] = df.loc[mask, ['B','A']].values
df['Max'] = df.groupby(['A', 'B'])['Value'].transform('max')
产量
In [267]: df
Out[267]:
A B Value Max
0 ab ac 30 30
1 ab ac 20 30
2 ca cb 15 70
3 ca cb 70 70
4 ff zz 35 35