有没有一种pythonic方法可以按字段分组并检查每个结果组的所有元素是否具有相同的值?
样本数据:
datetime rating signal
0 2018-12-27 11:33:00 IG 0
1 2018-12-27 11:33:00 HY -1
2 2018-12-27 11:49:00 IG 0
3 2018-12-27 11:49:00 HY -1
4 2018-12-27 12:00:00 IG 0
5 2018-12-27 12:00:00 HY -1
6 2018-12-27 12:49:00 IG 0
7 2018-12-27 12:49:00 HY -1
8 2018-12-27 14:56:00 IG 0
9 2018-12-27 14:56:00 HY -1
10 2018-12-27 15:12:00 IG 0
11 2018-12-27 15:12:00 HY -1
12 2018-12-20 15:14:00 IG 0
13 2018-12-20 15:14:00 HY -1
14 2018-12-20 15:50:00 IG -1
15 2018-12-20 15:50:00 HY -1
16 2018-12-27 13:26:00 IG 0
17 2018-12-27 13:26:00 HY -1
18 2018-12-27 13:44:00 IG 0
19 2018-12-27 13:44:00 HY -1
20 2018-12-27 15:06:00 IG 0
21 2018-12-27 15:06:00 HY -1
22 2018-12-20 15:48:00 IG 0
23 2018-12-20 15:48:00 HY -1
分组部分可以通过
完成df.groupby([datetime.dt.date,'rating'])
但是,如果来自signal
的所有值都相同,我肯定必须有一种简单的方法来利用石斑鱼并使用transform语句返回1。
所需的输出
2018-12-20 HY True
IG False
2018-12-27 HY True
IG True
答案 0 :(得分:5)
使用groupby
和nunique
,并检查结果是否为1:
df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal.nunique().eq(1)
datetime rating
2018-12-20 HY True
IG False
2018-12-27 HY True
IG True
Name: signal, dtype: bool
或者类似地,将apply
与set
转换一起使用:
(df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal
.apply(lambda x: len(set(x)) == 1))
datetime rating
2018-12-20 HY True
IG False
2018-12-27 HY True
IG True
Name: signal, dtype: bool
PS。您不需要分配临时列,groupby
可以使用任意的分组程序参数。
答案 1 :(得分:2)
尝试找出替代方法而不只是出于娱乐目的而使用groupby
df.datetime=df.datetime.dt.date
s=pd.crosstab(df.datetime,[df.rating,df.signal])
s.eq(s.sum(axis=1,level=0),1).any(level=0,axis=1).stack()
Out[556]:
datetime rating
2018-12-20 HY True
IG False
2018-12-27 HY True
IG True
dtype: bool