>>> df = pd.DataFrame({'id_police':['p123','p123','p123','b123','b123'],
'dateeffe':['24/01/2018','24/11/2017','25/02/2018','24/02/2018','24/02/2018'],
'date_fin':['23/03/2018','23/12/2017','26/03/2018','25/02/2018','25/02/2018'],
'prime':[0,20,10,20,30],
'prime2':[0,30,10,20,0],
'extra':[12,12,13,15,20],
...
})
###
id_police dateeffe date_fin prime prime2 extra ...
0 p123 24/01/2018 23/03/2018 0 0 12 ...
1 p123 24/11/2017 23/12/2017 20 30 12 ...
2 p123 25/02/2018 26/03/2018 10 10 13 ...
3 b123 24/02/2018 25/02/2018 20 20 15 ...
4 b123 24/02/2018 25/02/2018 30 0 20 ...
我想在每列id_police中对日期(例如2017年然后2018年……)进行排序,同样,我必须在每个重复的dateeffe和date_fin中保持最大素数,如3& 4具有相同的id_police.
这是预期的输出:
id_police dateeffe date_fin prime prime2 extra ...
0 p123 24/11/2017 23/12/2017 20 30 12 ...
1 p123 24/01/2018 23/03/2018 0 0 12 ...
2 p123 25/02/2018 26/03/2018 10 10 13 ...
3 b123 24/02/2018 25/02/2018 30 20 15 ...
找到最大的素数和prime2我用过这个:
df = df.groupby(['id_police','dateeffe','date_fin'],as_index=False).agg({'prime':'max','prime2':'max'})
这就是我尝试过但它将所有内容组合在一起而且我失去了额外的列……
df1 = df.sort_values(['dateeffe','date_fin']).groupby('id_police', as_index=False).apply(lambda x: x)
我到处寻找,感谢你的帮助,提前谢谢!
解决方法:
为了便于按groupby中的日期排序,让我们开始吧
将两个日期的类型更改为datetime:
df.dateeffe = pd.to_datetime(df.dateeffe)
df.date_fin = pd.to_datetime(df.date_fin)
第二部分是文本的解决方案的副本,用于创建字典
聚合功能(智能解决方案,无需任何其他方式):
d = {'prime': 'max', 'prime2': 'max'}
d1 = dict.fromkeys(df.columns.difference(
['id_police', 'dateeffe', 'date_fin', 'prime', 'prime2']), 'first')
d.update(d1)
然后让我们定义一个包含第二步groupby的函数,应用
以上聚合函数:
def fn(xx):
return xx.groupby(['dateeffe', 'date_fin'], as_index=False).agg(d)
唯一要做的就是实际计算,即第一步groupby,
应用上面定义的第二步组:
df.groupby('id_police', sort=False).apply(fn)\
.reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
注意两个groupby案例之间的区别:
>第一步groupby包含sort = False,因此原始
保持id_police的顺序.
>但是第二步groupby没有任何排序参数,所以这个
在两个日期,灌浆都要注意分类.
关于reset_index的两次调用都有一些解释:
df.groupby(‘id_police’,sort = False).apply(fn)生成一个DataFrame
以下多索引:
id_police
p123 0
1
2
b123 0
所以第一个reset_index完全删除了1级(0,1,2,0)
(降=真).
但第二个reset_index实际上改变了唯一的剩余
索引级别(p123,p123,p123,b123)进入常规列和
创建默认索引(从0开始的连续数字).
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