python - 在 Python 中，如何像 R 一样进行 group by + mutate + ifelse？

Question

我通常使用 R。如果我有这样的数据:

Product    Index   Value
   a         1       0.5
   a         1       0.4
   c         1       1.4
   c         2       0.75
   e         2       0.6
   f         3       0.9

如果我的 R 代码是:

a <- data %>%
  group_by(Product) %>%
  mutate(Flag=ifelse(all(Index==1),'right','wrong'))

这意味着，我首先按产品对数据进行分组。然后对于每个组，我都会给它一个名为 Flag 的新字段。如果本组Index全为1，则Flag正确，否则错误。同时，保留所有记录。所以，结果应该是这样的:

Product    Index   Value    Flag
   a         1       0.5    right
   a         1       0.4    right
   c         1       1.4    wrong
   c         2       0.75   wrong
   e         2       0.6    wrong
   f         3       0.9    wrong

我的问题是:如何在 python 中执行相同的操作？我试过，np.where，groupby，transform等功能。我可能以错误的方式组合它们。

Answer 1

使用转换是一种选择。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Product': ['a', 'a', 'c', 'c', 'e', 'f'],
               'Index': [1, 1, 1, 2, 2, 3], 
              'Value': [0.5, 0.4, 1.4, 0.75, 0.6, 0.9]})
df['Flag'] = df.groupby('Product')['Index'].transform(lambda x: 'right' if sum(x)/len(x) == 1 else 'wrong')
df

附带说明一下，如果 Flag 值只是“正确”和“错误”，用 0,1 值替换它们可能更有效。