熊猫分组条件转换（）

Question

我正在处理熊猫的一个问题：

我想按索引列对 DataFrame 进行分组，然后执行 transform(np.gradient)（即计算一组中所有值的导数）。如果我的组太小（少于 2 个元素），这将不起作用，所以在这种情况下我只想返回 0。

以下代码返回错误：

import pandas as pd
import numpy as np


data = pd.DataFrame(
        {
            "time": [0,0,1,2,2,3,3],
            "position": [0.1,0.2,0.2,0.1,0.2,0.1,0.2],
            "speed": [150.0,145.0, 149.0,150.0,150.0,150.0,150.0],
        }
    )

derivative = data.groupby("time").transform(np.gradient)

给我一个 ValueError：

ValueError: Shape of array too small to calculate a numerical gradient, at least (edge_order + 1) elements are required.

上面示例 DataFrame 的期望输出是

time position_km                
0    0.1                    -5.0
     0.2                    -5.0
1    0.2                     0.0
2    0.1                     0.0
     0.2                     0.0
3    0.1                     0.0
     0.2                     0.0

有没有人知道如何解决这个问题，例如在 transform 中使用 lambda 函数？

Answer 1

derivative = data.groupby("time").transform(lambda x: np.gradient(x) if len(x) > 1 else 0)

正是我想要的。谢谢@Chrysophylaxs