Python Pandas 按功能分组

Posted 2023-03-17

【中文标题】Python Pandas 按功能分组

【英文标题】：Python Pandas group by function

【发布时间】：2017-01-15 05:29:25

【问题描述】：

我有这张桌子

    uname   sid usage
0   Ahmad   a   5
1   Ahmad   a   7
2   Ahmad   a   10
3   Ahmad   b   2
4   Mohamad c   6
5   Mohamad c   7
6   Mohamad c   9

我想按 unname 和 side 进行分组，并且使用列 = group.max - group.min。但是如果组数是1，则返回组max

输出应该是

    uname   sid usage
0   Ahmad   a   5
1   Ahmad   b   2
2   Mohamad c   3    

【参考方案1】：

首先，使用agg抓取每个组的min、max和size。 然后将min 乘以size > 1。如果是，它将等于min，否则等于0。然后从max 中减去它。

d1 = df.groupby(['uname', 'sid']).usage.agg(['min', 'max', 'size'])
d1['max'].sub(d1['min'].mul(d1['size'].gt(1))).reset_index(name='usage')

【讨论】：

也许更好的是使用d1['max'].sub(d1['min'].mul(d1['size'].gt(1))).reset_index(name='usage')

【参考方案2】：

您可以使用groupby 与apply 区别max 和min 如果length 更多为1 否则max：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage']
       .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.max())
       .reset_index()
print (df)
     uname sid  usage
0    Ahmad   a      5
1    Ahmad   b      2
2  Mohamad   c      3

我认为max 你也可以使用iloc：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage']
       .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.iloc[0])
       .reset_index()
print (df)
     uname sid  usage
0    Ahmad   a      5
1    Ahmad   b      2
2  Mohamad   c      3

另一个使用Series.where 的解决方案，测试size：

g = df.groupby(['uname','sid'])['usage']
s = g.max()-g.min()
print (s)
uname    sid
Ahmad    a      5
         b      0
Mohamad  c      3
Name: usage, dtype: int64

print (g.size() == 1)
uname    sid
Ahmad    a      False
         b       True
Mohamad  c      False
dtype: bool

print (s.where(g.size() != 1, g.max()).reset_index())
     uname sid  usage
0    Ahmad   a      5
1    Ahmad   b      2
2  Mohamad   c      3