Question

的问题

我想在一列中找到所有唯一值并将其标准化另一列中的相应值到其最后一个值。我希望使用 python3 通过 pandas 模块实现这一目标。

示例： 的

原始数据集

Fruit   | Amount
Orange  |     90
Orange  |     80
Orange  |     10
Apple   |    100
Apple   |     50
Orange  |     20
Orange  |     60   --> latest value of Orange. Use to normalize Orange
Apple   |     75
Apple   |     25
Apple   |     40   --> latest value of Apple. Used to normalize Apple

期望的输出

“水果”列中唯一值的标准化值的比率列

Fruit   | Amount |  Ratio
Orange  |     90 |  90/60 --> 150%  
Orange  |     80 |  80/60 --> 133.3%
Orange  |     10 |  10/60 --> 16.7%
Apple   |    100 | 100/40 --> 250%
Apple   |     50 |  50/40 --> 125%
Orange  |     20 |  20/60 --> 33.3%
Orange  |     60 |  60/60 --> 100%
Apple   |     75 |  75/40 --> 187.5%
Apple   |     25 |  25/40 --> 62.5%
Apple   |     40 |  40/40 --> 100%

Python代码尝试

import pandas as pd

filename = r'C:\fruitdata.dat'
df = pd.read_csv(filename, delimiter='|')
print(df)
print(df.loc[df['Fruit   '] == 'Orange  '])
print(df[df['Fruit   '] == 'Orange  '].tail(1))

Python输出（IPython）

In [1]: df
   Fruit      Amount
0  Orange         90
1  Orange         80
2  Orange         10
3  Apple         100
4  Apple          50
5  Orange         20
6  Orange         60
7  Apple          75
8  Apple          25
9  Apple          40

In [2]: df.loc[df['Fruit   '] == 'Orange  ']
   Fruit      Amount
0  Orange         90
1  Orange         80
2  Orange         10
5  Orange         20
6  Orange         60

In [3]: df[df['Fruit   '] == 'Orange  '].tail(1)
Out[3]: 
   Fruit      Amount
6  Orange         60

的问题

如何循环遍历“Fruit”中的每个唯一项目，并将所有值对其进行规范化尾值？

Answer 1

您可以将iloc与groupby

一起使用

df.groupby('Fruit').Amount.apply(lambda x: x/x.iloc[-1])
Out[38]: 
0    1.500000
1    1.333333
2    0.166667
3    2.500000
4    1.250000
5    0.333333
6    1.000000
7    1.875000
8    0.625000
9    1.000000
Name: Amount, dtype: float64

分配后

df['New']=df.groupby('Fruit').Amount.apply(lambda x: x/x.iloc[-1])
df
Out[40]: 
    Fruit  Amount       New
0  Orange      90  1.500000
1  Orange      80  1.333333
2  Orange      10  0.166667
3   Apple     100  2.500000
4   Apple      50  1.250000
5  Orange      20  0.333333
6  Orange      60  1.000000
7   Apple      75  1.875000
8   Apple      25  0.625000
9   Apple      40  1.000000

不使用lambda

df.Amount/df.groupby('Fruit',sort=False).Amount.transform('last')
Out[46]: 
0    1.500000
1    1.333333
2    0.166667
3    2.500000
4    1.250000
5    0.333333
6    1.000000
7    1.875000
8    0.625000
9    1.000000
Name: Amount, dtype: float64

Pandas：在一列中查找所有唯一值，并将另一列中的所有值标准化为其最后一个值

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