熊猫：Groupby 中的语法答案

【问题标题】：Pandas: Syntax in Groupby熊猫：Groupby 中的语法
【发布时间】：2017-05-30 08:57:20
【问题描述】：

我有以下数据集：

id window Rank    member
1    2      2        0
1    3      2        0 
2    3      1        0 
2    2      1        0

我想让成员在 window==3 时等于 Rank。为此，我有以下命令：

df["member"]= df[df['window']==3]['Rank'][0]

但是，我想在 groupby 语句中对 id 进行分组。下面的命令返回错误。这可能是我在这里遗漏的一件简单的事情，但我无法解决如何在上述命令中使用 groupby。非常感谢任何帮助。

df["member"]= df.groupby("id")[df[df['window']==3]['Rank'][0]]

【问题讨论】：

返回什么错误？你的预期输出是什么，我无法理解你想要做什么。

标签： python pandas syntax pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以使用pandas.DataFrame.where 来实现这一点-

df = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2],'window':[2,3,3,2],'Rank':[2,2,1,1],'member':[0,0,0,0]})
=>
    Rank  id  member  window
0     2   1       0       2
1     2   1       0       3
2     1   2       0       3
3     1   2       0       2

df['member'] = df['Rank'].where(df['window']==3, df['member'])

print(df)
=>
   Rank  id  member  window
0     2   1       0       2
1     2   1       2       3
2     1   2       1       3
3     1   2       0       2

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用numpy.where 或DataFrame.loc：

df['member'] = np.where(df['window']==3, df['Rank'], df['member'])
print (df)
   id  window  Rank  member
0   1       2     2       0
1   1       3     2       2
2   2       3     1       1
3   2       2     1       0

df.loc[df['window']==3, 'member'] = df['Rank']
print (df)
   id  window  Rank  member
0   1       2     2       0
1   1       3     2       2
2   2       3     1       1
3   2       2     1       0

【讨论】：