从 pandas 数据框列表中汇总数据

Question

我有一个 dfs 列表，df_list：

[   CLASS  IDX  A  B  C  D  
 0     1    1     1.0     0.0     0.0     0.0  
 1     1    2     1.0     0.0     0.0     0.0  
 2     1    3     1.0     0.0     0.0     0.0,  
    CLASS  IDX  A  B  C  D  
 0     1    1     NaN     NaN     NaN     NaN  
 1     1    2     1.0     0.0     0.0     0.0  
 2     1    3     1.0     0.0     0.0     0.0,  
    CLASS  IDX  A  B  C  D  
 0     1    1   0.900   0.100     0.0     0.0  
 1     1    2   1.000   0.000     0.0     0.0  
 2     1    3   0.999   0.001     0.0     0.0]  

我想根据各个 dfs 中的条件和值将数据汇总到一个 df 中。每个 df 有 4 列感兴趣，A、B、C 和 D。例如，如果 df_list[0] 中的 A 列中的值 >= 0.1，我想在摘要 df 中打印“A”。如果两列（例如 A 和 B）的值 >= 0.1，我想打印“A/B”。此数据的最终摘要 df 应为：

CLASS   IDX 0   1   2
0   1   1   A   NaN A/B
1   1   2   A   A   A
2   1   3   A   A   A

在摘要df中，列标签(0,1,2)代表df在df_list中的位置。

我从这个开始

for index, values in enumerate(df_list):
    # summarize the data

但不确定继续的最佳方式是什么..

非常感谢任何帮助！

Answer 1

这里有一种方法

cols = ['A','B','C','D']

def join_func(df):
    m = df[cols].ge(0.1)
    return (df[cols].mask(m, cols)
                    .where(m, np.nan)
                    .apply(lambda x: '/'.join(x.dropna()), axis=1))

result = (df_list[0].loc[:, ['CLASS','IDX']]
                       .assign(**{str(i) : join_func(df) 
                                  for i, df in enumerate(df_list)}))
print(result)
   CLASS  IDX  0  1     2
0      1    1  A      A/B
1      1    2  A  A     A
2      1    3  A  A     A