Question

我有一个这样的数据框：

id     date          event    name     time
1      2016-10-01    A        leader   12:45
2      2016-10-01    A        AA       12:87
3      2016-10-01    A        BB       12:45

事件中每个成员都有行，但是一行也有前导数据。我想要排除包含领导者数据的行，并添加一列is_leader来表明成员是否是领导者。像这样：

id     date          event    name     time    is_leader
2      2016-10-01    A        AA       12:87   0
3      2016-10-01    A        BB       12:45   1

所以，我知道id=3是基于时间的领导者，这里两者都是12:45。我们可以假设这次对其他任何成员来说都不一样。

在熊猫中实现这一目标的有效方法是什么？在这里，我只举一个例子，但我有几个这样的事情，我需要为每个事件做这个。

Answer 1

您可以将groupby与自定义函数f一起使用，对于与is_leader相同的True行，time返回新列time列leader中包含文字name的行：

print (df)
   id       date event    name   time
0   1 2016-10-01     A  leader  12:45
1   2 2016-10-01     A      AA  12:87
2   3 2016-10-01     A      BB  12:45
3   1 2016-10-01     B  leader  12:15
4   2 2016-10-01     B      AA  12:15
5   3 2016-10-01     B      BB  12:45

def f(x):
    x['is_leader'] = x.time == x.ix[x['name'] == 'leader', 'time'].iloc[0]
    return x

df= df.groupby('event').apply(f)
print (df)
   id       date event    name   time is_leader
0   1 2016-10-01     A  leader  12:45      True
1   2 2016-10-01     A      AA  12:87     False
2   3 2016-10-01     A      BB  12:45      True
3   1 2016-10-01     B  leader  12:15      True
4   2 2016-10-01     B      AA  12:15      True
5   3 2016-10-01     B      BB  12:45     False

具有lambda函数的一行解决方案：

df['is_leader'] = df.groupby('event')
                    .apply(lambda x: x.time == x.ix[x['name'] == 'leader', 'time'].iloc[0])
                    .reset_index(drop=True, level=0)
print (df)
   id       date event    name   time is_leader
0   1 2016-10-01     A  leader  12:45      True
1   2 2016-10-01     A      AA  12:87     False
2   3 2016-10-01     A      BB  12:45      True
3   1 2016-10-01     B  leader  12:15      True
4   2 2016-10-01     B      AA  12:15      True
5   3 2016-10-01     B      BB  12:45     False

然后按boolean indexing删除leader行，并将boolean列投放到int：

df = df[df.name != 'leader']
df.is_leader = df.is_leader.astype(int)
print (df)
   id       date event name   time  is_leader
1   2 2016-10-01     A   AA  12:87          0
2   3 2016-10-01     A   BB  12:45          1
4   2 2016-10-01     B   AA  12:15          1
5   3 2016-10-01     B   BB  12:45          0

如何根据pandas中的某些列匹配行？

1 个答案: