python - 如何在 Pandas 数据框中运行循环来附加列？

Question

我有一个数据框，如下所示:

    MID        POSITION
1   22596394       R8

2   22596394       R8 

3   22596394       R8

4   22591549       R6

5   22591549       R6

6   22591549       R6

现在我有另一个数据帧，它将是运行一些代码后的输出，如下所示:

Position     Usage
R1             0  
R2             0 
R3             0
R4             0
R5             0
R6             1
R7             0 
R8             1
L1             0
L2             0
L3             0 
...           
L8             0

我想按照以下逻辑填写“用途”栏:

无论 MID 发生变化，请记下相应的 POSITION 并填充输出数据帧中对应的用途行，例如:在上面的数据帧中，R8 和 R6 用途行应填充 1，其余位置列应填充 0。类似地，如果MID 对于同一位置(例如 R6)更改两次，例如 R6 用法行应填充 2，依此类推。最好的方法是什么？提前致谢!

Answer 1

我认为你需要nunique然后reindex :

print (df1.groupby('POSITION')['MID'].nunique())
POSITION
R6    1
R8    1
Name: MID, dtype: int64

print (df1.groupby('POSITION')['MID']
          .nunique()
          .reindex(df2.set_index('Position').index, fill_value=0)
          .rename('Usage')
          .reset_index())
   Position  Usage
0        R1      0
1        R2      0
2        R3      0
3        R4      0
4        R5      0
5        R6      1
6        R7      0
7        R8      1
8        L1      0
9        L2      0
10       L3      0

说明:

要获取每组唯一值的数量，需要 groupby按列 POSITION 然后聚合 nunique在 MID 列上。您将获得带有索引 R6 和 R8 的新 Series。然后需要从 df2 和列 Position 添加另一个值。因此，如果值是唯一的，一种可能的解决方案是通过 set_index 从列 position 创建 index然后reindex df1 的 index 与 df2 的 index 中的值。获取一些 NaN，将其替换为 0(参数 fill_value=0)。然后需要从索引创建新列 - 首先将 Series 名称重命名为 rename最后reset_index - 获得漂亮的DataFrame。