我有一個包含不同組的熊貓數據集。對于每個組，我想應用不同的計算。最好的方法是什么？例如，輸入數據Group val1 val21 12 31 19 42 23 93 59 743 2 44輸出數據Group val1 val2 output1 12 3 3*val1*val21 19 4 3*val1*val22 23 9 5*val1*val23 59 74 10*val1*val23 2 44 10*val1*val2
3 回答
慕妹3242003
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您需要創建一個映射/字典d將組鏈接到其計算值。接下來，map它到列Group并使用 numpy ufunc `reduce of multiply 創建所需的輸出
import numpy as np
d = {1: 3, 2: 5, 3: 10}
df['output'] = np.multiply.reduce([df.Group.map(d), df.val1, df.val2])
Out[243]:
Group val1 val2 output
0 1 12 3 108
1 1 19 4 228
2 2 23 9 1035
3 3 59 74 43660
4 3 2 44 880
如果你不想使用numpy，只需對每一列進行乘法
df['output'] = df.Group.map(d) * df.val1 * df.val2
浮云間
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如果該字符串是您正在尋找的文字輸出，那么您可以為每個組創建一個字典并映射值。然后只需將字符串添加到末尾：
dct = {1:3, 2:5, 3:10}
df['output'] = df['Group'].map(dct).astype(str) + '*val1*val2'
df
Out[1]:
Group val1 val2 output
0 1 12 3 3*val1*val2
1 1 19 4 3*val1*val2
2 2 23 9 5*val1*val2
3 3 59 74 10*val1*val2
4 3 2 44 10*val1*val2
現在，我逐字記錄了你的輸出，但如果你試圖將這些值相乘:)，那么你可以這樣實現：
dct = {1:3, 2:5, 3:10}
df['output'] = df['Group'].map(dct) * df['val1'] * df['val2']
df
Out[1]:
Group val1 val2 output
0 1 12 3 108
1 1 19 4 228
2 2 23 9 1035
3 3 59 74 43660
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