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我有以下数据框。一列中有多个县名，表格中有日期和值。经济衰退前的最大值是特定县在特定时间范围内的某个最大值(因为并非每个县都立即经历了相同的值下降)。我需要找出行唯一的最小日期与值反弹的日期之间的时间(当具有最小值的列之后的下一列中的值等于或高于经济衰退前的最大值时)。
我是 Python 新手，stackoverflow 新手，花了一个星期在网上研究没有成功。
如果 df 中的所有值都高于 51000，下面的代码可以工作并评估它们。问题是:如何动态地对 df 进行子集化？谢谢。
df
revcols = df.columns.values.tolist()
revcols.reverse()
tmpdf=tmpdf= df>51000
final=tmpdf[tmpdf.any(axis=1)].idxmax(axis=1)
final
最佳答案
使用:
df = df.set_index(['County','Prerecession Max Value'])
a = df.idxmin(axis=1)
m1 = df.eq(df.min(axis=1), axis=0).cumsum(axis=1).gt(0)
m2 = df.sub(df.index.get_level_values(1), axis=0).ge(0)
b = (m1 & m2).idxmax(axis=1)
d = {'Date of Min': a, 'Date of Max':b}
df = df.assign(**d).reset_index()
print (df)
County Prerecession Max Value 2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
0 County 1 100000 90000 81000 72900 65610 70000 80000
1 County 2 20000 18000 16000 21000 22000 23000 24000
2 County 3 10000 9000 8100 7290 6561 5905 6405
3 County 4 6000 6000 4860 4374 4474 4574 6001
2013 2014 2015 Date of Min Date of Max
0 90000 100000 110000 2010 2014
1 25000 26000 27000 2008 2009
2 6905 12405 13405 2011 2014
3 7000 7500 7900 2009 2012
设置:(将 2007 列的最后一个值更改为 6000，以便在最小年份值之后进行测试匹配)
import pandas as pd
temp=u"""
County;Prerecession Max Value;2007;2008;2009;2010;2011;2012;2013;2014;2015
County 1;100,000;90,000;81,000;72,900;65,610;70,000;80,000;90,000;100,000;110,000
County 2;20,000;18,000;16,000;21,000;22,000;23,000;24,000;25,000;26,000;27,000
County 3;10,000;9,000;8,100;7,290;6,561;5,905;6,405;6,905;12,405;13,405
County 4;6,000;6,000;4,860;4,374;4,474;4,574;6,001;7,000;7,500;7,900"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", thousands=',')
print (df)
County Prerecession Max Value 2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
0 County 1 100000 90000 81000 72900 65610 70000 80000
1 County 2 20000 18000 16000 21000 22000 23000 24000
2 County 3 10000 9000 8100 7290 6561 5905 6405
3 County 4 6000 6000 4860 4374 4474 4574 6001
2013 2014 2015
0 90000 100000 110000
1 25000 26000 27000
2 6905 12405 13405
3 7000 7500 7900
解释:
首先通过 DataFrame.set_index 创建没有日期列的 MultiIndex :
df = df.set_index(['County','Prerecession Max Value'])
print (df)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 90000 81000 72900 65610 70000 80000
County 2 20000 18000 16000 21000 22000 23000 24000
County 3 10000 9000 8100 7290 6561 5905 6405
County 4 6000 6000 4860 4374 4474 4574 6001
2013 2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 90000 100000 110000
County 2 20000 25000 26000 27000
County 3 10000 6905 12405 13405
County 4 6000 7000 7500 7900
对于最小日期使用 DataFrame.idxmin :
print (df.idxmin(axis=1))
County Prerecession Max Value
County 1 100000 2010
County 2 20000 2008
County 3 10000 2011
County 4 6000 2009
dtype: object
然后需要在每行最小值之后过滤所有值 - 首先按 min 值比较 DataFrame.eq :
print (df.eq(df.min(axis=1), axis=0))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False False False True False False
County 2 20000 False True False False False False
County 3 10000 False False False False True False
County 4 6000 False False True False False False
2013 2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False False False
County 2 20000 False False False
County 3 10000 False False False
County 4 6000 False False False
使用 DataFrame.cumsum 的每行累计和
print (df.eq(df.min(axis=1), axis=0).cumsum(axis=1))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 0 0 0 1 1 1 1
County 2 20000 0 1 1 1 1 1 1
County 3 10000 0 0 0 0 1 1 1
County 4 6000 0 0 1 1 1 1 1
2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 1 1
County 2 20000 1 1
County 3 10000 1 1
County 4 6000 1 1
并通过 DataFrame.gt 进行比较:
print (df.eq(df.min(axis=1), axis=0).cumsum(axis=1).gt(0))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False False False True True True True
County 2 20000 False True True True True True True
County 3 10000 False False False False True True True
County 4 6000 False False True True True True True
2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 True True
County 2 20000 True True
County 3 10000 True True
County 4 6000 True True
然后创建另一个掩码 - 减去由 Index.get_level_values 选择的第二级 MultiIndex和 DataFrame.sub :
print (df.index.get_level_values(1))
Int64Index([100000, 20000, 10000, 6000],
dtype='int64', name='Prerecession Max Value')
print (df.sub(df.index.get_level_values(1), axis=0))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 -10000 -19000 -27100 -34390 -30000 -20000
County 2 20000 -2000 -4000 1000 2000 3000 4000
County 3 10000 -1000 -1900 -2710 -3439 -4095 -3595
County 4 6000 0 -1140 -1626 -1526 -1426 1
2013 2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 -10000 0 10000
County 2 20000 5000 6000 7000
County 3 10000 -3095 2405 3405
County 4 6000 1000 1500 1900
然后用DataFrame.ge比较对于 >= 和 0:
print (df.sub(df.index.get_level_values(1), axis=0).ge(0))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False False False False False False
County 2 20000 False False True True True True
County 3 10000 False False False False False False
County 4 6000 True False False False False True
2013 2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False True True
County 2 20000 True True True
County 3 10000 False True True
County 4 6000 True True True
通过 & 为 AND 链接两个 bool 掩码，并通过 DataFrame.idxmax 获取每行第一个 True 的列名:
print ((m1 & m2))
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False False False False False False
County 2 20000 False False True True True True
County 3 10000 False False False False False False
County 4 6000 False False False False False True
2013 2014 2015
County Prerecession Max Value
County 1 100000 False True True
County 2 20000 True True True
County 3 10000 False True True
County 4 6000 True True True
print ((m1 & m2).idxmax(axis=1))
County Prerecession Max Value
County 1 100000 2014
County 2 20000 2009
County 3 10000 2014
County 4 6000 2012
dtype: object
为 assign 创建新列的字典:
d = {'Date of Min': a, 'Date of Max':b}
df = df.assign(**d)
print (df)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 \
County Prerecession Max Value
County 1 100000 90000 81000 72900 65610 70000 80000
County 2 20000 18000 16000 21000 22000 23000 24000
County 3 10000 9000 8100 7290 6561 5905 6405
County 4 6000 6000 4860 4374 4474 4574 6001
2013 2014 2015 Date of Min Date of Max
County Prerecession Max Value
County 1 100000 90000 100000 110000 2010 2014
County 2 20000 25000 26000 27000 2008 2009
County 3 10000 6905 12405 13405 2011 2014
County 4 6000 7000 7500 7900 2009 2012
最后reset_index来自 MultiIndex 的列。
关于循环中的 Python 动态子集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51805402/
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