python - 如何识别每个 id 的不完整详细信息？

问题描述

我有以下数据框：

emp_id  male    female   Month_Year
423       0       0      March-2016
423       0       0      April-2016 
423       0       1      May-2016
423       0       1      June-2016

789       1       0      June-2017
789       1       0      July-2017
789       1       0      August-2017
789       0       0      September-2017

856       1       0      March-2018
856       1       0      April-2018

987       0       1      June-2019
987       0       1      July-2019
987       0       1      August-2019

请注意列male中female的值，如下所述：

1 - "Yes"
0 - "No"

我需要这样的东西

预期数据框：

请注意Var列中的数值表示如下：

1 - "the gender details are not missing"
0 - "the gender details are missing"

另外，请注意，一个 emp_id 可以是男性或女性，而不是两者。

如果在列male和中观察到female，

对于emp_id 423，前两行没有性别详细信息。所以我在 Var 列中将值设为零。

对于emp_id 789，最后一行缺少性别详细信息。所以我在 Var 列中提到了零。

对于emp_id 856 and 987，在特定时期内不会丢失性别详细信息。所以我在 Var 列中给出了一个值。

我使用了以下代码：

mask = (df.assign(zeros=df['male'].eq(0))
          .groupby('emp_id')[['male', 'zeros']]
          .transform('sum')
          .all(axis=1))
df1 = df[mask]
print (df1)

mask = (df.assign(zeros=df['female'].eq(0))
          .groupby('emp_id')[['female', 'zeros']]
          .transform('sum')
          .all(axis=1))
df2 = df[mask]
print (df2)

上述代码的输出：

通过使用上面的代码，我能够分别捕获在男性和女性列中缺少详细信息的 emp_id。

有没有其他方法可以一次比较两列（男性和女性）并表示 Var 列中缺失的细节。

所以请告诉我解决方案：

提前致谢！

标签： pythonpandasdataframepandas-groupby

df['var'] = (df.male + df.female).groupby(df.emp_id).transform('min') In [39]: df Out[39]: emp_id male female Month_Year var 0 423 0 0 March-2016 0 1 423 0 0 April-2016 0 2 423 0 1 May-2016 0 3 423 0 1 June-2016 0 4 789 1 0 June-2017 0 5 789 1 0 July-2017 0 6 789 1 0 August-2017 0 7 789 0 0 September-2017 0 8 856 1 0 March-2018 1 9 856 1 0 April-2018 1 10 987 0 1 June-2019 1 11 987 0 1 July-2019 1 12 987 0 1 August-2019 1

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