在熊猫中，计算列中行值的乘积（按类别分组）并将乘积值分配给每组中的所有行？

Question

我的数据框 df 有 3 列 “零件”：零件编号 “测试”：测试名称 'test_pass'：每个测试的通过或失败结果。1是通过，0是失败。

我想创建第四列“part_pass”。 对于任何“部分”，如果至少有一个“测试通过”等于 0，则该“部分”是失败的部分。对于那部分，我想让“part_pass”对于该“部分”的所有行都等于 0。

对于任何“part”，如果所有“test_pass”都等于1，则该“part”为通过部分。对于那部分，我想让“part_pass”对于该“部分”的所有行都等于 1。

如何计算按“part”分组的“test_pass”的乘积，并将结果值按部分组分配给“part_pass”的行？

Answer 1

重现数据集的代码：

df = pd.DataFrame()
df["part"] = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
df["test"] = ["test1"]*3 + ["test2"]*3 + ["test3"]*3
df["test_pass"] = [1,1,0,1,1,1,1,1,1]

part    test    test_pass
0   1   test1   1
1   2   test1   1
2   3   test1   0
3   1   test2   1
4   2   test2   1
5   3   test2   1
6   1   test3   1
7   2   test3   1
8   3   test3   1

您需要以下逻辑（几乎是您得到的，但使用索引）：

df2 = df.set_index("part")
df2["part_pass"] = df.groupby("part")["test_pass"].prod()
df2 = df2.reset_index()


part    test    test_pass   part_pass
0   1   test1   1           1
1   2   test1   1           1
2   3   test1   0           0
3   1   test2   1           1
4   2   test2   1           1
5   3   test2   1           0
6   1   test3   1           1
7   2   test3   1           1
8   3   test3   1           0