如何解决Pandas在分组时获得另一列中的最少列
使用transform
In [13]: dfc = df.groupby('y')['c']
In [14]: df.assign(min=dfc.transform(min), max=dfc.transform(max))
Out[14]:
c y max min
0 9 0 9 8
1 8 0 9 8
2 3 1 3 3
3 6 2 6 6
4 1 3 5 1
5 2 3 5 1
6 5 3 5 1
7 4 4 7 0
8 0 4 7 0
9 7 4 7 0
要么
In [15]: df['min' ] = dfc.transform('min')
In [16]: df['max' ] = dfc.transform('max')
使用join和agg
In [30]: df.join(df.groupby('y')['c'].agg(['min', 'max']), on='y')
Out[30]:
c y min max
0 9 0 8 9
1 8 0 8 9
2 3 1 3 3
3 6 2 6 6
4 1 3 1 5
5 2 3 1 5
6 5 3 1 5
7 4 4 0 7
8 0 4 0 7
9 7 4 0 7
使用合并和汇总
In [28]: df.merge(df.groupby('y')['c'].agg(['min', 'max']), right_index=True, left_on='y')
Out[28]:
c y min max
0 9 0 8 9
1 8 0 8 9
2 3 1 3 3
3 6 2 6 6
4 1 3 1 5
5 2 3 1 5
6 5 3 1 5
7 4 4 0 7
8 0 4 0 7
9 7 4 0 7
解决方法
我有一个看起来像这样的pandas数据框:
c y
0 9 0
1 8 0
2 3 1
3 6 2
4 1 3
5 2 3
6 5 3
7 4 4
8 0 4
9 7 4
我想进行分组y
并获取最小值和最大值,c
以便新数据框如下所示:
c y min max
0 9 0 8 9
1 8 0 8 9
2 3 1 3 3
3 6 2 6 6
4 1 3 1 5
5 2 3 1 5
6 5 3 1 5
7 4 4 0 7
8 0 4 0 7
9 7 4 0 7
我尝试使用,df['min'] =
df.groupby(['y'])['c'].min()
但这给了我一些奇怪的结果。在min列中填充了前175行,但其余所有行都转到了NaN。那不是您应该如何使用groupby方法吗?
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。