Question

我通过Spyder IDE运行Windows 10，Python 2.7。

我有一只叫DataFrame的大熊猫df：

df = pd.DataFrame({'fld1': ['x', 'x', 'x','y','y','y','z','z']
                , 'fld2': ['x', 'y', 'z','x','y','z','x','y']
                , 'relationship': [.25,.25,.50,.33,.33,.33,.5,.5]})

df
 Out[172]: 
  fld1 fld2  relationship
 0    x    x          0.25
 1    x    y          0.25
 2    x    z          0.50
 3    y    x          0.33
 4    y    y          0.33
 5    y    z          0.33
 6    z    x          0.50
 7    z    y          0.50

我想构建一个function来迭代Dataframe df的行，以在df中生成一个新列。

此功能将从以下开始：

第1步：在relationship = fld1和x = fld2的{{1}}列中，然后

第2步：检查x = fld1的案例是否还有x的唯一值。

第3步：如果存在与fld2 = fld2相关联的fld1的另一个唯一值（此处存在两个更独特的值，{{1} }和x），将第1步的x值添加到y = relationship的{{1}}列，并且relationship的下一个唯一值（在此示例中为fld1 = x是下一个唯一值）乘以关系的倒数（在本例中为fld2 = {{1 }}和fld2 = y）

第4步：重复第2步，直到计算出fld1 y = fld2 x的所有唯一值方式

第4步：重复第1步，获取fld2的下一个唯一值。在这种情况下，它将是fld1 = x

以另一种方式解释此功能逻辑，下面是fld1中如何完成此操作的示例：

fld1

该函数的输出应该生成与y相同的excel：

        A       B         C             D
   1    fld1    fld2      relationship  Connection
   2    x        x         0.25         =C2+(C3*C5)+(C4*C8)
   3    x        y         0.25         =C3+(C4*C9)
   4    x        z         0.5          =C4+(C3*C7)
   5    y        x         0.33         =C5+(C7*C8)
   6    y        y         0.33         =C6+(C5*C3)+(C7*C9)
   7    y        z         0.33         =C7+(C5*C4)
   8    z        x         0.5          =C8+(C9*C5)
   9    z        y         0.5          =C9+(C8*C4)

Answer 1

好的，这是解决问题的一种方法。我使用字典来保存每个组合的值。

Profunctor

然后，对于每个＆＃39;连接＆＃39;组合，第一个字母始终与extension Work { func diMap<A, B>(fa: A -> Input, fb: Output -> B) -> Work<A, B> { return Work<A, B> { arg in let input = fa(arg) let output = self.work(input) return fb(output) } } }的第一个字母相同。第二个字母始终为xyzdict = {"xx":0.25, "xy":0.25, "xz":0.5, "yx":0.33, "yy":0.33, "yz":0.33, "zx":0.5, "zy":0.5} fld1。所以这里有一个详尽的，也许不是pythonic的方法来计算你的价值和存储组合＆＃39;字典中的连接值供以后使用。

not

几乎在那里，定义一个函数fld1，它将提取您的cnxn = {} xyz = ["x","y","z"] for combo in xyzdict.keys(): #print "the combo is %s" % (combo) #xyzdict[two] #actual value first_letter = combo[0] not_second = [combo[0],combo[1]] not_second_letter = list(set(xyz) - set(not_second)) if len(not_second_letter) > 1: multi_cnxn = [] for each_not_second_letter in not_second_letter: fwd = ''.join((first_letter,each_not_second_letter)) rev = ''.join((each_not_second_letter,first_letter)) cnxnval = xyzdict[fwd] * xyzdict[rev] multi_cnxn.append(cnxnval) rowvalue = xyzdict[combo] + sum(multi_cnxn) cnxn[combo] =rowvalue else: fwd = ''.join((first_letter,not_second_letter[0])) rev = ''.join((not_second_letter[0],first_letter)) cnxnval = xyzdict[fwd] * xyzdict[rev] rowvalue = xyzdict[combo] + cnxnval cnxn[combo] = rowvalue和check并返回上面fld1的计算值。

fld2

最后，小熊猫cnxn将它带回家。

def check(fld1,fld2,cnxn_sub):
    rowpair = ''.join((fld1,fld2))
    return cnxn_sub[rowpair]

以下是我的结果，我们的＆＃34; yz＆＃34;连接有点偏，如果你的结尾还是我的话，就等了......

apply

祝你好运！

根据三列的值有条理地和交互地计算列

1 个答案: