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我正在尝试添加一个新列，其中包含一列的第一个值和另一列的最后一个值之间的差异我正在使用这个命令
df['diff']=df.groupby(['T_Id'])['EndMeterReading'].max()-df['StartMeterReading'].min()
但它用 NaN 填充新列
我怎样才能达到我想要的结果。
原始数据框
+------+-------+--------------+------------+
| D_Id | T_Id | StartReading | EndReading |
+------+-------+--------------+------------+
| 1 | 4716a | 4323.17 | 4324.8 |
| 1 | 4716a | 4324.96 | 4325.34 |
| 1 | 4716a | 4326.47 | 4327.22 |
| 1 | 4716a | 4327.4 | 4328.43 |
| 1 | 4716a | 4328.85 | 4330.73 |
| 1 | 4716b | 4346.65 | 4347.62 |
| 1 | 4716b | 4347.67 | 4349.88 |
| 1 | 4716b | 4351.62 | 4351.83 |
| 1 | 4716b | 4352.88 | 4354.32 |
| 1 | 4716b | 4354.93 | 4355.14 |
| 1 | 4716b | 4355.2 | 4355.82 |
| 1 | 4716b | 4356.91 | 4357.37 |
| 1 | 4716b | 4357.74 | 4358.26 |
| 1 | 4716b | 4359.89 | 4360.46 |
| 1 | 4716b | 4360.61 | 4361.43 |
| 1 | 4716b | 4361.47 | 4362.11 |
| 1 | 4716b | 4362.88 | 4368.49 |
| 1 | 4716b | 4368.94 | 4369.78 |
| 1 | 4716b | 4370.91 | 4371.25 |
| 1 | 4716b | 4372.67 | 4372.77 |
+------+-------+--------------+------------+
期望的输出:
+------+-------+--------------+------------+------------------+
| D_Id | T_Id | StartReading | EndReading | Diff |
+------+-------+--------------+------------+------------------+
| 1 | 4716a | 4323.17 | 4324.8 | 7.56 |
| 1 | 4716a | 4324.96 | 4325.34 | 7.56 |
| 1 | 4716a | 4326.47 | 4327.22 | 7.56 |
| 1 | 4716a | 4327.4 | 4328.43 | 7.56 |
| 1 | 4716a | 4328.85 | 4330.73 | 7.56 |
| 1 | 4716b | 4346.65 | 4347.62 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4347.67 | 4349.88 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4351.62 | 4351.83 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4352.88 | 4354.32 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4354.93 | 4355.14 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4355.2 | 4355.82 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4356.91 | 4357.37 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4357.74 | 4358.26 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4359.89 | 4360.46 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4360.61 | 4361.43 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4361.47 | 4362.11 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4362.88 | 4368.49 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4368.94 | 4369.78 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4370.91 | 4371.25 | 26.12 |
| 1 | 4716b | 4372.67 | 4372.77 | 26.12 |
+------+-------+--------------+------------+------------------+
最佳答案
使用GroupBy.transform具有 max 和 min 函数的 Series 具有与原始 DataFrame 相同的大小，因此可以正确减去:
df['diff']= (df.groupby('T_Id')['EndReading'].transform('max')-
df.groupby('T_Id')['StartReading'].transform('min'))
print (df)
D_Id T_Id StartReading EndReading diff
0 1 4716a 4323.17 4324.80 7.56
1 1 4716a 4324.96 4325.34 7.56
2 1 4716a 4326.47 4327.22 7.56
3 1 4716a 4327.40 4328.43 7.56
4 1 4716a 4328.85 4330.73 7.56
5 1 4716b 4346.65 4347.62 26.12
6 1 4716b 4347.67 4349.88 26.12
7 1 4716b 4351.62 4351.83 26.12
8 1 4716b 4352.88 4354.32 26.12
9 1 4716b 4354.93 4355.14 26.12
10 1 4716b 4355.20 4355.82 26.12
11 1 4716b 4356.91 4357.37 26.12
12 1 4716b 4357.74 4358.26 26.12
13 1 4716b 4359.89 4360.46 26.12
14 1 4716b 4360.61 4361.43 26.12
15 1 4716b 4361.47 4362.11 26.12
16 1 4716b 4362.88 4368.49 26.12
17 1 4716b 4368.94 4369.78 26.12
18 1 4716b 4370.91 4371.25 26.12
19 1 4716b 4372.67 4372.77 26.12
关于python - pandas groupby 并用另一列的第一个值减去一列的最后一个值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59190660/
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给定输入: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 将数字按奇数或偶数分组，然后按小于或大于 5 分组。 预期输出: [[1, 3, 5], [2, 4], [6, 8, 10
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！