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所以我正在尝试根据过去的数据在时间序列中创建新数据。例如,我这里有球员数据,每一行都是在某个年龄段积累的统计数据。我想在 Dataframe 中创建新行,我将最大年龄增加一,然后取 sa
的平均值和 ga
前两年的专栏。
这是数据
import pandas as pd
data = [['Adam Wilcox', 8476330, 25, 14.0, 0.0],
['Adin Hill', 8478499, 21, 129.0, 14.0],
['Adin Hill', 8478499, 22, 322.0, 32.0],
['Adin Hill', 8478499, 23, 343.0, 28.0],
['Adin Hill', 8478499, 24, 530.0, 46.0],
['Adin Hill', 8478499, 25, 237.0, 26.0],
['Al Montoya', 8471219, 24, 120.0, 9.0],
['Al Montoya', 8471219, 26, 585.0, 46.0],
['Al Montoya', 8471219, 27, 832.0, 89.0],
['Al Montoya', 8471219, 28, 168.0, 17.0]]
model_df = pd.DataFrame(data,
columns=['player', 'player_id', 'season_age', 'sa', 'ga'])
例如我想要创建的是 ['Al Montoya', 8471219, 29, 500, 53]
(请记住,最后两个值是 28 岁和 27 岁的 sa
和 ga
列的平均值)。
我已经使用 iterrows
完成了这个并创建一个新的 Dataframe 并像这样附加:
max_ages = model_df.groupby(['player', 'player_id'])[['season_age']].max().reset_index()
added_ages = []
for player in max_ages.iterrows():
row = [player[1][0],
player[1][1],
player[1][2] + 1,
(model_df[(model_df['player_id'] == player[1][1]) &
(model_df['season_age'] == player[1][2] - 1)]['sa'].sum() +
model_df[(model_df['player_id'] == player[1][1]) &
(model_df['season_age'] == player[1][2] - 2)]['sa'].sum())/2,
(model_df[(model_df['player_id'] == player[1][1]) &
(model_df['season_age'] == player[1][2] - 1)]['ga'].sum() +
model_df[(model_df['player_id'] == player[1][1]) &
(model_df['season_age'] == player[1][2] - 2)]['ga'].sum())/2
]
added_ages.append(row)
added_ages_df = pd.DataFrame(added_ages,
columns=['player', 'player_id', 'season_age', 'sa', 'ga'])
model_df = pd.concat([model_df, added_ages_df])
显然这是一个非常脆弱的临时解决方案,我的问题是 pandas
中是否有内置方式?在不使用 iterrows
的情况下执行此操作
预期的 Dataframe 看起来更容易以列表形式表示
data = [['Adam Wilcox', 8476330, 25, 14.0, 0.0],
['Adin Hill', 8478499, 21, 129.0, 14.0],
['Adin Hill', 8478499, 22, 322.0, 32.0],
['Adin Hill', 8478499, 23, 343.0, 28.0],
['Adin Hill', 8478499, 24, 530.0, 46.0],
['Adin Hill', 8478499, 25, 237.0, 26.0],
['Adin Hill', 8478499, 26, 502, 36],
['Al Montoya', 8471219, 24, 120.0, 9.0],
['Al Montoya', 8471219, 26, 585.0, 46.0],
['Al Montoya', 8471219, 27, 832.0, 89.0],
['Al Montoya', 8471219, 28, 168.0, 17.0],
['Al Montoya', 8471219, 29, 500, 53]]
最佳答案
您可以定义一个名为 add_row
的函数并将其传递给 groupby。我假设如果没有两年的球员数据,您将希望 sa
和 ga
列填充 NaN
:
def add_row(x):
last_row = x.iloc[-1]
last_row['season_age'] = last_row['season_age']+1
if len(x) < 2:
last_row['sa'], last_row['ga'] = float("nan"), float("nan")
return x.append(last_row)
else:
last_row['sa'], last_row['ga'] = x[['sa','ga']].iloc[-2:].mean()
return x.append(last_row)
new_model_df = model_df.groupby("player").apply(add_row).reset_index(drop=True)
输出:
>>> new_model_df
player player_id season_age sa ga
0 Adam Wilcox 8476330 25 14.0 0.0
1 Adam Wilcox 8476330 26 NaN NaN
2 Adin Hill 8478499 21 129.0 14.0
3 Adin Hill 8478499 22 322.0 32.0
4 Adin Hill 8478499 23 343.0 28.0
5 Adin Hill 8478499 24 530.0 46.0
6 Adin Hill 8478499 25 237.0 26.0
7 Adin Hill 8478499 26 383.5 36.0
8 Al Montoya 8471219 24 120.0 9.0
9 Al Montoya 8471219 26 585.0 46.0
10 Al Montoya 8471219 27 832.0 89.0
11 Al Montoya 8471219 28 168.0 17.0
12 Al Montoya 8471219 29 500.0 53.0
关于python - 根据列的最大行数创建新行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70131912/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!