python Pandas : conditional subtraction

Question

我想对dataframe进行条件减法(如第一张图所示)。

基本上，这就是我想要做的:

1. 减去我和你之间的食物和衣服的 col1 和 col2 的值，并为差异创建新的行。

因为第一行有'food'和'me'，第三行有'food'和'you'，所以你从第一行减去第三行的col1和col2的值(300 - 600 = -300，200 - 500 = -300)。

因为第二行有'clothing'和'me'，第四行有'clothing'和'you'，所以你从第二行减去第四行的col1和col2的值(500 - 200 = 300和 600 - 700 = -100)。

我如何使用 Pandas 数据框实现它？

Answer 1

您可以使用 pd.concat、groupby 并利用基于索引的 Pandas 内在数据对齐方式:

输入 df:

df = pd.DataFrame({'type1':['food','clothing','food','clothing'],'type2':['me','me','you','you'],'col1':[300,500,600,200],'col2':[200,600,500,700]})


pd.concat([df.set_index(['type1','type2'])
  .groupby('type1')
  .apply(lambda x: x.iloc[0]-x.iloc[1])
  .assign(type2='us')
  .set_index('type2', append=True),
  df.set_index(['type1','type2'])]).reset_index()

对于 0.20.0 之前的 Pandas

pd.concat([df.set_index(['type1','type2'])
  .groupby(level=0)
  .apply(lambda x: x.iloc[0]-x.iloc[1])
  .assign(type2='us')
  .set_index('type2', append=True),
  df.set_index(['type1','type2'])]).sort_index(level=[1,0]).reset_index()

输出:

      type1 type2  col1  col2
0  clothing    us   300  -100
1      food    us  -300  -300
2      food    me   300   200
3  clothing    me   500   600
4      food   you   600   500
5  clothing   you   200   700