熊猫-通过groupby df循环并通过交点过滤

时间:2018-06-29 19:56:32

标签: python pandas filter group-by

我无法在Pandas中组合以下步骤:我有2个实体的按日期快照。我发现每个日期的2个实体之间的对象交集,并且这些对象存储在列表列表中(每个日期一个子列表)。

我现在想过滤每个实体的原始数据帧以仅考虑相交,因此我尝试使用布尔索引来过滤,同时也使用groupby。请参阅下面的我要构建的循环:

filtered_df=pd.DataFrame()
for date_sublist in range(len(intersect_list):
    overlap_temp=df_orig[df_orig['ObjectName'].filter(intersect_list[date_sublist])]
    bkln_overlap.append(overlap_temp)

我还尝试了下面的构造作为测试,我试图只保留对象名称与特定交集列表匹配的行:

df_orig[df_orig['ObjectName'] in intersect_list[1]]

有人对此问题有任何建议吗?谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

在没有OP的示例数据的情况下,我将使用一个简单的示例进行演示。我希望这是您的追求,或者至少可以对其稍加修改以实现您想要的。

在再次阅读您的OP(以及您的注释)之后,我认为您应该将相交列表存储在字典中,如下所示:

intersections = {'01/01/2018': ['ObjectA','ObjectC'], '01/02/2018': ['ObjectA','ObjectD'], etc.....}

要实现这一目标:

df = pd.DataFrame([['01/01/2018', 'ObjectA', 0, 0, 0, 1],['01/01/2018', 'ObjectE', 0, 1, 1, 1],['01/02/2018', 'ObjectB', 0, 0, 0, 0],
                ['01/04/2018', 'ObjectD', 0, 1, 1, 0],['01/02/2018', 'ObjectE', 1, 1, 0, 1],['01/03/2018', 'ObjectB', 0, 0, 0, 0],
                ['01/01/2018', 'ObjectC', 0, 1, 1, 0],['01/03/2018', 'ObjectA', 1, 1, 0, 1],['01/04/2018', 'ObjectD', 0, 0, 0, 0]],
                columns=['Date','Object','x1','x2','x3','x4'])

         Date   Object  x1  x2  x3  x4
0  01/01/2018  ObjectA   0   0   0   1
1  01/01/2018  ObjectE   0   1   1   1
2  01/02/2018  ObjectB   0   0   0   0
3  01/04/2018  ObjectD   0   1   1   0
4  01/02/2018  ObjectE   1   1   0   1
5  01/03/2018  ObjectB   0   0   0   0
6  01/01/2018  ObjectC   0   1   1   0
7  01/03/2018  ObjectA   1   1   0   1
8  01/04/2018  ObjectD   0   0   0   0

'Date'分组:

grouped = df.groupby('Date')
intersections = {key: list(set(grouped.get_group(key)['Object'])) for key, val in grouped}

礼物:

{'01/01/2018': ['ObjectE', 'ObjectA', 'ObjectC'], '01/02/2018': ['ObjectE', 'ObjectB'], '01/03/2018': ['ObjectA', 'ObjectB'], '01/04/2018': ['ObjectD']}

然后应用交集字典中的过滤器:

out = [df[(df['Date']==key) & (df['Object'].isin(val))] for key, val in intersections.items()]

礼物:

         Date   Object  x1  x2  x3  x4
0  01/01/2018  ObjectA   0   0   0   1
1  01/01/2018  ObjectE   0   1   1   1
6  01/01/2018  ObjectC   0   1   1   0
         Date   Object  x1  x2  x3  x4
2  01/02/2018  ObjectB   0   0   0   0
4  01/02/2018  ObjectE   1   1   0   1
         Date   Object  x1  x2  x3  x4
5  01/03/2018  ObjectB   0   0   0   0
7  01/03/2018  ObjectA   1   1   0   1
         Date   Object  x1  x2  x3  x4
3  01/04/2018  ObjectD   0   1   1   0
8  01/04/2018  ObjectD   0   0   0   0
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