Question

我的数据已配对，以便成对出现行，id名为a和b：

>>> df = pd.DataFrame([['1a', 'A', 5], ['1b', 'B', 10], ['2a', 'C', 20],['2b', 'D', 4]], columns=['id', 'name', 'count'])
>>> df
   id name  count
0  1a    A      5
1  1b    B     10
2  2a    C     20
3  2b    D      4

1a和1b是一对，2a和2b是另一对。我想创建一个新列rel_count，其中值是行自己的count除以其合作伙伴的count：

   id name  count  rel_count
0  1a    A      5        0.5
1  1b    B     10        2.0
2  2a    C     20        5.0
3  2b    D      4        0.2

在熊猫中这样做的最佳方式是什么？

Answer 1

您可以通过ravel重塑为二维数组，翻转和平展：

df = pd.DataFrame([['1a', 'A', 5], ['1b', 'B', 10], 
                   ['2a', 'C', 20],['2b', 'D', 4], 
                   ['3a', 'C', 10],['3b', 'D', 5]], 
                  columns=['id', 'name', 'count'])
print (df)
   id name  count
0  1a    A      5
1  1b    B     10
2  2a    C     20
3  2b    D      4
4  3a    C     10
5  3b    D      5

#if not sorting by pairs
#df = df.sort_values('id')

a = df['count'].values.reshape(-1, 2)[:, ::-1].ravel()
print (a)
[10  5  4 20  5 10]

如果可能以某种方式区分群组 - 像@Zero评论的第一个字母或提取第一个int值：

g = df['id'].str.extract('(\d+)', expand=False)
a = df.groupby(g)['count'].transform(lambda x: x[::-1])
print (a)
0    10
1     5
2     4
3    20
4     5
5    10
Name: count, dtype: int64

print (g)
0    1
1    1
2    2
3    2
4    3
5    3
Name: id, dtype: object


df['rel_count'] = df['count'] / a
print (df)
   id name  count  rel_count
0  1a    A      5        0.5
1  1b    B     10        2.0
2  2a    C     20        5.0
3  2b    D      4        0.2
4  3a    C     10        2.0
5  3b    D      5        0.5

Answer 2

可能不是最佳方法，但你可以这样做：

for index, row in df.iterrows():
    if index % 2 == 0:
        df.ix[index, 'rel_count'] = float(df.ix[index, 'count']) / df.ix[index+1, 'count'] 
    else:
        df.ix[index, 'rel_count'] = float(df.ix[index, 'count']) / df.ix[index-1, 'count']

Answer 3

您也可以试试这个。

df["g_id"] = df.id.str[0]

df_groupbed = df.set_index(["name", 'id', 'g_id']).groupby("g_id")["count"]
df_groupbed.nlargest(2)/df_groupbed.nsmallest(2).values

g_id  name  id  g_id
1     B     1b  1       2.0
      A     1a  1       0.5
2     C     2a  2       5.0
      D     2b  2       0.2
Name: count, dtype: float64

首先，我们使用g_id方法添加str。然后，我们按g_id

进行分组

我使用nlargest和nsmallest来反转每个组中的顺序。

Answer 4

偶数和奇数，我的意思是数据帧中的行。需要.values来避免串联不匹配索引的问题。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([['1a', 'A', 5], ['1b', 'B', 10], ['2a', 'C', 20],['2b', 'D', 4]], columns=['id', 'name', 'count'])

df['rel_count'] = np.nan
even = df.loc[::2, 'count']
odd = df.loc[1::2, 'count']
df.loc[::2, 'rel_count'] = even / odd.values
df.loc[1::2, 'rel_count'] = odd / even.values

pandas：添加从行和伙伴行计算的新列

4 个答案: