Question

我有以下数据集：

id window Rank    member
1    2      2        0
1    3      2        0 
2    3      1        0 
2    2      1        0

我希望当窗口== 3时使成员等于Rank。为此，我有以下命令：

df["member"]= df[df['window']==3]['Rank'][0]

但是，我想在对id进行分组的groupby语句中这样做。以下命令返回错误。这可能是一件很简单的事情，我在这里失踪了，但我无法解决它如何在上面的命令中使用groupby。非常感谢任何帮助。

df["member"]= df.groupby("id")[df[df['window']==3]['Rank'][0]]

Answer 1

您可以使用pandas.DataFrame.where -

来实现此目的

df = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2],'window':[2,3,3,2],'Rank':[2,2,1,1],'member':[0,0,0,0]})
=>
    Rank  id  member  window
0     2   1       0       2
1     2   1       0       3
2     1   2       0       3
3     1   2       0       2

df['member'] = df['Rank'].where(df['window']==3, df['member'])

print(df)
=>
   Rank  id  member  window
0     2   1       0       2
1     2   1       2       3
2     1   2       1       3
3     1   2       0       2

Answer 2

您可以使用numpy.where或DataFrame.loc：

df['member'] = np.where(df['window']==3, df['Rank'], df['member'])
print (df)
   id  window  Rank  member
0   1       2     2       0
1   1       3     2       2
2   2       3     1       1
3   2       2     1       0

df.loc[df['window']==3, 'member'] = df['Rank']
print (df)
   id  window  Rank  member
0   1       2     2       0
1   1       3     2       2
2   2       3     1       1
3   2       2     1       0

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2 个答案: