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python - 关于 pandas groupby 应用列作为参数

问题描述

我有一个函数f(a, b)where a, barepandas.Series并且它pandas.Series c以相同的长度返回aand b。

现在我有两个系列A，B它们具有相同的 Multiindex。A, B是由许多小的series(a1, a2, a3, a4, a5...), (b1, b2, b3, b4, b5...). 鉴于我不能用来f(A, B)直接计算结果。我想使用 groupby 来计算结果f(a1, b1), f(a2, b2), f(a3, b3)，并将它们连接在一起。

我该怎么做？

样本数据、函数和预期输出。（我知道在 pandas 中使用其他方法可以轻松处理此示例，但我只想谈谈 groupby 方法。谢谢）

a1  0     0
    1     1
    2     2
    3     3
    4     4
    5     5
    6     6
    7     7
    8     8
    9     9
a2  0     1
    1     2
    2     3
    3     4
    4     5
    5     6
    6     7
    7     8
    8     9
    9    10
a3  0     2
    1     3
    2     4
    3     5
    4     6
    5     7
    6     8
    7     9
    8    10
    9    11

b1  0    0.0
    1    0.0
    2    0.0
    3    0.0
    4    0.0
    5    1.0
    6    0.0
    7    0.0
    8   -1.0
    9    0.0
b2  0    0.0
    1    1.0
    2    0.0
    3    0.0
    4    0.0
    5    0.0
    6    0.0
    7    0.0
    8   -1.0
    9    0.0
b3  0    0.0
    1    0.0
    2    0.0
    3    0.0
    4   -1.0
    5    0.0
    6    1.0
    7    0.0
    8    0.0
    9    0.0


c1  0     0.0
    1     0.0
    2     0.0
    3     0.0
    4     0.0
    5     5.0
    6     6.0
    7     7.0
    8    -8.0
    9    -9.0
c2  0     0.0
    1     2.0
    2     3.0
    3     4.0
    4     5.0
    5     6.0
    6     7.0
    7     8.0
    8    -9.0
    9   -10.0
c3  0     0.0
    1     0.0
    2     0.0
    3     0.0
    4    -6.0
    5    -7.0
    6     8.0
    7     9.0
    8    10.0
    9    11.0


def f(a, b):
    loc = 0
    res = np.zeros(len(a))
    for i in range(len(b1)):
        if b[i] != 0:
            if b[i] != loc:
                loc = b[i]
        res[i] = a[i] * loc
    return res

标签： pythonpandaspandas-groupby

解决方案

你可以这样解决问题：

# result is a Series of numpy arrays
result = (
    pd.DataFrame({'A': A, 'B': B})
    .groupby(level=0)
    .apply(lambda x: f(x['A'], x['B'])))

# now result is a Series of float values
result = pd.Series(list(itertools.chain(*result.values)))

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