Question

假设我有一个如下所示的数据框：

[1] df
    name   value
     a      116
     b      116
     c      116
     d      225
     e      225
     f      225
     g      225

现在我希望df成为

    name   value
     a      116
     b      115
     c      114
     d      225
     e      224
     f      223
     g      222

也就是说，无论原始df在连续行的列中具有相同（固定）值的位置，都应逐渐减小1。因此，名称a，b，c的value列中的值将从116变为114。 d，e，f，g从225升至222。

请指教。

Answer 1

使用GroupBy.cumcount来计数连续值，并从value列中减去：

#consecutive rows to Series g
g = df['value'].ne(df['value'].shift()).cumsum()
df['value'] = df['value'] - df.groupby(g).cumcount()
print (df)
  name  value
0    a    116
1    b    115
2    c    114
3    d    225
4    e    224
5    f    223
6    g    222

Answer 2

如果连续的值是唯一的，则可以transform

df.groupby('value').value.transform(lambda k: k - k.reset_index().index)

0    116
1    115
2    114
3    225
4    224
5    223
6    222

Answer 3

使用cumcount

df.value-=df.groupby('value').cumcount()
df
Out[215]: 
  name  value
0    a    116
1    b    115
2    c    114
3    d    225
4    e    224
5    f    223
6    g    222

Answer 4

可能会有更清洁的方法来执行此操作，但是您可以像这样获得所需的结果：

df['value'] = (df.assign(x = df.value.diff().ne(0).cumsum())
               .groupby('x')
               .value
               .transform(lambda y: y - y.reset_index().index))
>>> df
  name  value
0    a    116
1    b    115
2    c    114
3    d    225
4    e    224
5    f    223
6    g    222

本质上，这将创建一列，该列标记相等的连续块（我称为x），将其分组，然后减去reset_index的结果，该结果只是一个{{ 1}}对象，即每个连续组的长度（即从第一组减去range，从第二组减去0，依此类推...）

Answer 5

我认为首先您必须对dataframe值列进行排序，然后才可以使用简单的for循环来减少值。

dataframe = dataframe.sort_values('value')                  #sort column 'value' 
j=0
for i in range(len(dataframe.index)-1):
    if(dataframe.iloc[i, 1] == dataframe.iloc[i+1,1]):            #if ith row value is equal to i+1th row value
        dataframe.iloc[i,1] = dataframe.iloc[i,1] - j             #then decrease 
        j = j + 1

    elif(dataframe.iloc[i, 1] != dataframe.iloc[i+1,1]):          # if not then decrease ith row value and again start with
        dataframe.iloc[i,1] = dataframe.iloc[i,1] - j             # j=0
        j=0

#print(j)                                                          
#print(i)
if(dataframe.iloc[i+1,1] == dataframe.iloc[i-j+1,1]):           # for last row check whether it is repeatation of original value
    dataframe.iloc[i+1,1] = dataframe.iloc[i+1,1] - j           # or not, if it is then decrease it.

如何从熊猫数据框的列中逐步减少值

5 个答案: