Question

我有这样的数据框：

df = pd.DataFrame({
    'user': ['1', '1', '1', '2', '2', '2', '3', '3', '3'],
    'value': ['4', '4', '1', '2', '2', '2', '3', '1', '1']
})

“值”按日期排序，因此我需要计算其最后一个元素小于组中其他元素的用户

对于此df它将是2，因为组“用户1”的最后一个元素小于组中的其他元素，对于用户3来说也是一样，但是用户2的最后一个元素大于该组中的其他元素，因此我不需要算吧

Answer 1

您可以将所有值的最后一个与GroupBy.transform和GroupBy.last进行比较，以大于Series.gt，按DataFrame.loc过滤用户的值，并以{{ 3}}：

#convert values to numeric
df['value'] = df['value'].astype(int)

out = df.loc[df['value'].gt(df.groupby('user')['value'].transform('last')), 'user'].nunique()
print (out)
2

编辑：

它也省略了一个元素组：

df = pd.DataFrame({
    'user': ['1', '1', '1', '2', '2', '2', '3', '3', '3', '4'],
    'value': ['4', '4', '1', '2', '2', '2', '3', '1', '1', '8']
})

df['value'] = df['value'].astype(int)

out = df.loc[df['value'].gt(df.groupby('user')['value'].transform('last')), 'user'].nunique()
print (out)
2

熊猫根据条件对分组元素进行计数

1 个答案: