python - 比较 Pandas 数据框中一组子组的值

Question

我有一个如下所示的分组数据框，它总结了编号。男性和女性顾客购买的产品:

                          Qty
prod_cat         Gender
Bags             F       2362
                 M       2346
Books            F       7070
                 M       7587
Clothing         F       3425
                 M       3748
Electronics      F       5832
                 M       6476
Footwear         F       3716
                 M       3555
Home and kitchen F       4895
                 M       5041

我想获得那些比男性更受女性顾客欢迎的产品。因此，预期输出如下:

   prod_cat
0      Bags
4  Footwear

我已经尝试了以下可行的方法，但正在寻找更好更简单的解决方案。

        temp =temp.reset_index()
   ...: prod_f = temp[temp["Gender"] =="F"].sort_index().drop(columns="Gender").reset_index(drop=True)
   ...: prod_m = temp[temp["Gender"] =="M"].sort_index().drop(columns="Gender").reset_index(drop =True)
   ...:
   ...: display(prod_f,prod_m)
   ...:
   ...: f_popular = prod_f[["prod_cat"]].where(prod_f["Qty"]>prod_m["Qty"])
   ...: f_popular = f_popular.loc[~f_popular.prod_cat.isnull(),]
   ...: f_popular

输出

           prod_cat   Qty
0              Bags  2362
1             Books  7070
2          Clothing  3425
3       Electronics  5832
4          Footwear  3716
5  Home and kitchen  4895

           prod_cat   Qty
0              Bags  2346
1             Books  7587
2          Clothing  3748
3       Electronics  6476
4          Footwear  3555
5  Home and kitchen  5041


   prod_cat
0      Bags
4  Footwear

我想比较产品类别组中男性和女性子组的值，并获取女性值更多的行或组。

Answer 1

您可以尝试 unstack 为每个性别创建一个列，然后使用 where 来捕捉 Female 多于 Male 的情况。它不提供确切的输出类型，但您会得到信息。

print (df['Qty'].unstack().where(lambda x: x.F>=x.M).dropna().index.tolist())
['Bags', 'Footwear']

或者如果你想要数据帧，你可以用 to_frame() 替换 tolist() 并得到

          prod_cat
prod_cat          
Bags          Bags
Footwear  Footwear