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python - 使用 pandas GroupBy 检查组中的所有元素是否相等

问题描述

是否有一种按字段分组并检查每个结果组的所有元素是否具有相同值的pythonic方法？

样本数据：

              datetime rating  signal
0  2018-12-27 11:33:00     IG       0
1  2018-12-27 11:33:00     HY      -1
2  2018-12-27 11:49:00     IG       0
3  2018-12-27 11:49:00     HY      -1
4  2018-12-27 12:00:00     IG       0
5  2018-12-27 12:00:00     HY      -1
6  2018-12-27 12:49:00     IG       0
7  2018-12-27 12:49:00     HY      -1
8  2018-12-27 14:56:00     IG       0
9  2018-12-27 14:56:00     HY      -1
10 2018-12-27 15:12:00     IG       0
11 2018-12-27 15:12:00     HY      -1
12 2018-12-20 15:14:00     IG       0
13 2018-12-20 15:14:00     HY      -1
14 2018-12-20 15:50:00     IG      -1
15 2018-12-20 15:50:00     HY      -1
16 2018-12-27 13:26:00     IG       0
17 2018-12-27 13:26:00     HY      -1
18 2018-12-27 13:44:00     IG       0
19 2018-12-27 13:44:00     HY      -1
20 2018-12-27 15:06:00     IG       0
21 2018-12-27 15:06:00     HY      -1
22 2018-12-20 15:48:00     IG       0
23 2018-12-20 15:48:00     HY      -1

分组部分可以通过

df.groupby([datetime.dt.date,'rating'])

但是，我确信必须有一种简单的方法来利用 grouper 并使用转换语句在所有值signal都相同的情况下返回 1。

期望的输出

2018-12-20  HY            True
            IG            False
2018-12-27  HY            True
            IG            True

标签： pythonpandasdataframegroup-bypandas-groupby

解决方案

使用groupbyand nunique，检查结果是否为 1：

df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal.nunique().eq(1)

datetime    rating
2018-12-20  HY         True
            IG        False
2018-12-27  HY         True
            IG         True
Name: signal, dtype: bool

或者，类似地，使用applywithset转换：

(df.groupby([df.datetime.dt.date, 'rating']).signal
   .apply(lambda x: len(set(x)) == 1))

datetime    rating
2018-12-20  HY         True
            IG        False
2018-12-27  HY         True
            IG         True
Name: signal, dtype: bool

PS.，您不需要分配临时列，groupby采用任意分组参数。

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