python - 熊猫根据条件按行选择分组

Question

我需要根据条件选择 pandas 组中的行。

• Condition1 # 对于给定的组 R1,R2,W，如果 TYPE(A) amount2 等于 TYPE(B) 行，我们需要将完整的 TYPE(A) 行作为输出。

• Condition2 # 对于给定的组 R1,R2,W，如果 TYPE(A) row amount2 不等于 TYPE(B) row amount2 ，我们需要将 TYPE (A) & (B) rows &我们需要将 TYPE(A) 行中的剩余列作为输出。

输入数据框

    R1  R2  W   TYPE amount1 amount2 Status Exchange
0   123 12  1   A   111      222         C      1.5
1   123 12  1   B   111      222         D      2.5
2   123 12  2   A   222      222         A      1.5
3   123 12  2   B   333      333         D      2.5
4   123 12  3   A   444      444         D      2.5
5   123 12  3   B   333      333         E      3.5

预期产出

    R1  R2  W   TYPE amount1 amount2 Status Exchange
0   123 12  1   A   111      222         C      1.5
1   123 12  2   A   555      555         A      1.5
2   123 12  3   A   777      777         D      2.5

标签： pythonpandas

Answer 1

首先是必须通过 reshape with and来获取所有amount1相等的组，通过with and比较选定的列以测试是否使用了所有列匹配，最后使用与原始相同的长度：amount2DataFrame.set_indexDataFrame.unstackDataFrame.xsDataFrame.eqDataFrame.allDataFrame.merge

df1 = df.set_index(['R1','R2','W','TYPE'])['amount2'].unstack()
m = df1['A'].eq(df1['B']).rename('m')
m = df.join(m, on=['R1','R2','W'])['m']

然后对于匹配行（这里是第一组）boolean indexing仅按位A链接的行过滤：&AND

df2 = df[m & df['TYPE'].eq('A')]
print (df2)
    R1  R2  W TYPE  amount1  amount2 Status  Exchange
0  123  12  1    A      111      222      C       1.5

然后通过反转掩码过滤所有其他组，并按所有列~聚合和列：GroupBy.aggGroupBy.firstamountsum

cols = df.columns.difference(['R1','R2','W','amount1','amount2'])
d1 = dict.fromkeys(['amount1','amount2'], 'sum')
d2 = dict.fromkeys(cols, 'first')

df3 = df[~m].groupby(['R1','R2','W'], as_index=False).agg({**d1, **d2}).assign(TYPE='A')
print (df3)
    R1  R2  W  amount1  amount2  Exchange Status TYPE
0  123  12  2      555      555       1.5      A    A
1  123  12  3      777      777       2.5      D    A

最后加入concat，如有必要，按以下方式排序DataFrame.sort_values：

df4 = pd.concat([df2, df3], ignore_index=True, sort=False).sort_values(['R1','R2','W'])
print (df4)
    R1  R2  W TYPE  amount1  amount2 Status  Exchange
0  123  12  1    A      111      222      C       1.5
1  123  12  2    A      555      555      A       1.5
2  123  12  3    A      777      777      D       2.5