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python - Pandas 在多索引上应用函数

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 11:19:14 24 4
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我想在多索引数据帧(基本上是 groupby 描述数据帧)上应用一个函数,而不使用 for 循环来遍历 0 级索引。

我想申请的功能:

def CI(x):
import math
sigma = x["std"]
n = x["count"]
return 1.96 * sigma / math.sqrt(n)

我的数据框示例:
df = df.iloc[47:52, [3,4,-1]]

a b id
47 0.218182 0.000000 0d1974107c6731989c762e96def73568
48 0.000000 0.000000 0d1974107c6731989c762e96def73568
49 0.218182 0.130909 0d1974107c6731989c762e96def73568
50 0.000000 0.000000 0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432
51 0.000000 0.000000 0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432

我用nan替换零:
df = df.replace(float(0), np.nan)

Groupy 在 id 和 describe 上,我得到了多索引:
df_group = df.groupby("id").describe()

我不喜欢当前的解决方案,并认为可以改进:
l_df = []
for column in df_group.columns.levels[0]:
df = pd.DataFrame({"CI" : df_group[column].apply(CI, axis = 1)})
l_df.append(df)
CI = pd.concat(l_df, axis = 1)
CI.columns = df_group.columns.levels[0]

所以我得到类似的信息:
                                    a       b
id
06f32e6e45da385834dac983256d59f3 nan nan
0d1974107c6731989c762e96def73568 0.005 0.225
0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432 0.008 nan
11e0057cdc8b8e1b1cdabfa8a092ea5f 0.018 0.582
120549af6977623bd01d77135a91a523 0.008 0.204

再说一次,如果我有从 a 到 z 的顶级列,并且每个列都包含 std 和 count 列,那么我如何同时将我的函数应用于这些列中的每一个?

最佳答案

使用 groupbylevelaxis=1 ,让我们迭代并应用第一级列。

In [104]: (df.groupby("id").describe()
.groupby(level=0, axis=1)
.apply(lambda x: x[x.name].apply(CI, axis=1)))
Out[104]:
a b
id
0d1974107c6731989c762e96def73568 0.0 NaN
0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432 NaN NaN

事实上,你不需要 CI ,如果你要
In [105]: (df.groupby("id").describe()
.groupby(level=0, axis=1).apply(lambda x: x[x.name]
.apply(lambda x: 1.96*x['std']/np.sqrt(x['count']), axis=1)))
Out[105]:
a b
id
0d1974107c6731989c762e96def73568 0.0 NaN
0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432 NaN NaN

sample df
In [106]: df
Out[106]:
a b id
47 0.218182 NaN 0d1974107c6731989c762e96def73568
48 NaN NaN 0d1974107c6731989c762e96def73568
49 0.218182 0.130909 0d1974107c6731989c762e96def73568
50 NaN NaN 0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432
51 NaN NaN 0fd4f3b4adf43682f08e693a905b7432

关于python - Pandas 在多索引上应用函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46097992/

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