Question

我正在努力寻找解决方案，这就是问题所在。

我的数据框的格式为：

date         day_time   day_time_counter  area

2019-06-05   morning    1                 1
2019-06-05   morning    1                 2
2019-06-05   morning    1                 3

2019-06-05   morning    2                 1
2019-06-05   morning    2                 2
2019-06-05   morning    2                 3

2019-06-05   morning    3                 1
2019-06-05   morning    3                 3

2019-06-05   evening    1                 1
2019-06-05   evening    1                 2

2019-06-05   evening    2                 1
2019-06-05   evening    2                 2
2019-06-05   evening    2                 3

每个“日期”，“ date_time”和“ day_time_counter”都有一些子组（我用空行将它们分开，以使其更可见）。每个子组可以具有一个，两个或三个“区域”。

我想要过滤df，以便每个“日期”和“ day_time”仅获得一个子组，该子组具有最大的“ day_time_counter”并包含3个不同的“ area”值（1、2、3），也就是说，选定的子组应包含3行，每个“区域”值一行。

意思是，在过滤完上述df之后，我应该显示为OUTPUT：

date         day_time   day_time_counter  area

2019-06-05   morning    2                 1
2019-06-05   morning    2                 2
2019-06-05   morning    2                 3

2019-06-05   evening    2                 1
2019-06-05   evening    2                 2
2019-06-05   evening    2                 3

到目前为止，我仅设法通过获取具有“ day_time_counter”最大的子组来进行过滤，但是我不知道如何包含具有3个“区域”的完整子组的条件。

df_new = df.sort_values('day_time_counter', ascending=False).drop_duplicates(['area', 'date', 'day_time'])

非常感谢您的帮助！

Answer 1

以下内容将满足您的需求：

area_grp_cols = ["date", "day_time", "day_time_counter"]
counter_grp_cols = ["date", "day_time"]
result = (
    df.assign(area_count=lambda df: df.groupby(area_grp_cols)['area']
                                      .transform("count"))
      .loc[lambda df: df["area_count"] == 3]
      .drop(columns=["area_count"])
      .loc[lambda df: df["day_time_counter"]
                      == df.groupby(counter_grp_cols)["day_time_counter"]
                           .transform("max")]
)

输出：

          date day_time  day_time_counter  area
3   2019-06-05  morning                 2     1
4   2019-06-05  morning                 2     2
5   2019-06-05  morning                 2     3
10  2019-06-05  evening                 2     1
11  2019-06-05  evening                 2     2
12  2019-06-05  evening                 2     3

Answer 2

我认为您想要的输出应该有所不同（晚上有一天的时间3）所以我认为我的代码是正确的：

选择具有所有3个区域的最大值：

m = df.groupby(['date', 'day_time', 'day_time_counter']).area
new_df = []
for k , _ in m:
    if len(set( _ )) != 3:
        continue
    new_df.append(df[(df.date == k[0]) & (df.day_time == k[1]) & (df.day_time_counter == k[2])])
new_df = pd.concat(new_df, join='outer')

过滤最大白天时间：

g = new_df.groupby(['date', 'day_time'])
g.filter(lambda x: len(set(x.area)) == 3)
g = g.day_time_counter.max()

然后结束：

itr = [df[(df.date == idx[0]) & (df.day_time == idx[1]) & (df.day_time_counter == value)] for idx, value in zip(g.index, g)]
new_df = pd.concat(itr, join='outer')
new_df

告诉我这是否是你想要的

Answer 3

IIUC：

df['group'] = df['area'].eq(1).cumsum()

df_out = df.groupby(['date','day_time','group'])[['area','day_time_counter']]\
           .agg({'area':lambda x: x.nunique()==3,'day_time_counter':'sum'})

df_out.loc[df_out['area'], 'day_time_counter']\
      .rank(ascending=False, method='dense').eq(1).loc[lambda x: x]\
      .to_frame()\
      .merge(df, on=['date','day_time','group'], suffixes=('_',''))[df.columns]

输出：

   area        date day_time  day_time_counter  group
0     1  2019-06-05  evening                 2      5
1     2  2019-06-05  evening                 2      5
2     3  2019-06-05  evening                 2      5
3     1  2019-06-05  morning                 2      2
4     2  2019-06-05  morning                 2      2
5     3  2019-06-05  morning                 2      2

如何在另一个列值中具有条件的子组中筛选熊猫数据帧

3 个答案: