Question

我有这个数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'time': ['20:00', '23:00', '21:00', '21:00', '22:00', '22:00', '20:30'],
                   'traf': [100, 200, 25, 300, 100, 200, 100],
                   'num': [5, 3, 5, 6, 41, 34, 10]})
df = df.set_index(['time']).sort_index()
print(df)

        traf  num
time            
20:00   100    5
20:30   100   10
21:00    25    5
21:00   300    6
22:00   100   41
22:00   200   34
23:00   200    3

我正在尝试编写一个函数，以按列df['traf']的值聚合数据框，然后报告列{{ 1}}满足条件。

这是我正在做的事的示例，但是我不确定这是否合适。另外，由于我正在处理一个非常大的数据帧，因此我不确定这种方式是否足够有效。

df['num']

因此，根据以上结果，我希望我的输出成为num列中的第一个值，在本例中为5.0。

Answer 1

将transform与sum一起使用，然后再次使用groupby first

s=df.groupby(["time"])['traf'].transform('sum').gt(255)
df[s].groupby('time').num.first()
Out[207]: 
time
21:00     5
22:00    41
Name: num, dtype: int64

或

df.loc[s,'num'].iloc[0]
Out[211]: 5

在符合pandas数据框条件的数据框位置返回第一个值的位置

1 个答案: