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我有一个 pandas DataFrame,其中包含下一列 - “A”、“B”、“C”、“D”。我想合并具有以下条件的 DataFrame 的行 -
如果我的 DataFrame 叫做 df:
(df.at[i,"A"] == df.at[j, "B"]) and (df.at[j,"A"] == df.at[i,"B"])
例如——
df = pd.DataFrame([[1,2,10,0.55],[3,4,5,0.3],[2,1,2,0.7]], columns=["A","B","C","D"])
这给出了 -
In [93]: df
Out[93]:
A B C D
0 1 2 10 0.55
1 3 4 5 0.30
2 2 1 2 0.70
在上面的示例中,第 0 行和第 2 行具有条件。我确定最多可以有 2 行对应于此条件。对于具有这种情况的行,我想对“C”值求和,平均“D”并删除冗余行。在上面的示例中,我想得到 -
In [95]: result
Out[95]:
A B C D
0 1 2 12 0.625
1 3 4 5 0.300
或者
In [95]: result
Out[95]:
A B C D
0 2 1 12 0.625
1 3 4 5 0.300
我尝试了以下非常慢的代码:
def remove_dups(path_to_df: str):
df = pd.read_csv(path_to_df)
for i in range(len(df)):
a = df.at[i, "A"]
b = df.at[i, "B"]
same_row = df[(df["A"] == b) & (df["B"] == a)]
if same_row.empty:
continue
c = df.at[i, "C"]
d = df.at[i, "D"]
df.drop(i, inplace=True)
new_ind = same_row.index[0]
df.at[new_ind, "C"] += c
df.at[new_ind, "D"] = (df.at[new_ind, "D"] + distance) / 2
return df
有没有办法仅使用内置的 Pandas 函数来完成此操作?
最佳答案
使用numpy.sort
先然后GroupBy.agg
:
df[['A','B']] = np.sort(df[['A','B']], axis=1)
df = df.groupby(['A','B'], as_index=False).agg({'C':'sum', 'D':'mean'})
print (df)
A B C D
0 1 2 12 0.625
1 3 4 5 0.300
如果无法更改原始值:
arr = np.sort(df[['A','B']], axis=1)
df = (df.groupby([arr[:, 0],arr[:, 1]])
.agg({'C':'sum', 'D':'mean'})
.rename_axis(('A','B'))
.reset_index())
print (df)
A B C D
0 1 2 12 0.625
1 3 4 5 0.300
关于python - Pandas :根据条件合并行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55899096/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!