Question

我有类似以下内容的＆＃39; DataFrame`：

>>> df=pd.DataFrame(index=['A','A','A','B','B','C','C','C'])
>>> df['Value1']=[1,1,1,2,1,4,4,4]
>>> df['Value2']=[1,2,3,4,5,6,7,8]
>>> df
   Value1  Value2
A       1       1
A       1       2
A       1       3
B       2       4
B       1       5
C       4       6
C       4       7
C       4       8
>>>

DataFrame的索引代表3个不同的组。我想检查组中的列值是否都相等。我目前的方法和所需的输出如下：

>>> result_list=[]
>>> for Col in df.columns:
...     result=df.groupby(level=0)[Col].apply(lambda x: len(set(x))==1)
...     result_list.append(result)
... 
>>> 
>>> final=pd.concat(result_list,1)
>>> final
  Value1 Value2
A   True  False
B  False  False
C   True  False
>>>

这是最好的方法吗？我想知道是否可以这样做，而不必遍历我的DataFrame中的列。

另外使用len(set(x)==1)最好的方法来确定组中的所有项目是否相等？

Answer 1

kbd.nextDouble()

Answer 2

SImilar对Jansen的回答，但没有建立集合。

df.groupby(level=0).agg(lambda s:np.unique(s).size==1)

    Value1  Value2
A   True    False
B   False   False
C   True    False

检查组中的值是否在Pandas中相等

2 个答案: