python - Pandas - 根据条件复制行并仅增加行中的一个值

Question

我有一个 pandas 数据框(子集构造如下):

df1 = pd.DataFrame(data = {'Id': [12345678, 23456789, 34567890, 45678901, 56789012],
                           'score': [0.0123, 0.0145, 0.0345, 0.5660, 1.0000],
                           'target': [0, 0, 0, 1, 1]})

    Id          score    target
0   12345678    0.0123      0
1   23456789    0.0145      0
2   34567890    0.0345      0
3   45678901    0.5660      1
4   56789012    1.0000      1

如果score 差异为 0.01 或更大，我想在每一行之间添加一行。新行的分数应该是两个比较行的平均值，ID 和 target 应该与第一行保持相同。期望的输出是:

    Id          score    target
0   12345678    0.0123      0
1   23456789    0.0145      0
2   23456789    0.0245      0
3   34567890    0.0345      0
4   34567890    0.30025     0
5   45678901    0.5660      1
6   45678901    0.7830      1
7   56789012    1.0000      1

我只知道如何复制/复制特定行，但不确定如何根据条件执行此操作以及是否以某种方式使用应用。

有什么想法吗？非常感谢!

Answer 1

您可以应用rolling+mean 来获取行对的平均值。

然后选择要保留分数之间初始差异的行。

最后，连接两个数据帧并重新排序。

(pd.concat([df1,
            (df1.assign(score=df1['score'].rolling(2).mean().shift(-1))
                .loc[df1['score'].diff(-1).abs().gt(0.01)]
             )]
          )
   .sort_index()
   .reset_index(drop=True)
)

输出:

         Id    score  target
0  12345678  0.01230       0
1  23456789  0.01450       0
2  23456789  0.02450       0
3  34567890  0.03450       0
4  34567890  0.30025       0
5  45678901  0.56600       1
6  45678901  0.78300       1
7  56789012  1.00000       1