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python - 使用将读取的值应用回原始数据帧？

问题描述

我提前申请，因为这个问题部分是技术性的，部分是理解更好的 pandas/python 设计。

这就是我想要做的。给出这个数据：

a,b
1,2
1,3
2,4
2,5

我想创建第三列['c']，其中包含基于每列和A分组的一些数据。我这样做的方式是：

for item in df.a.unique(): 
   dataSetToProcess = df.loc[df['a'] == item][['a', 'b']]
   dataSetToProcess['c'] = dataSetToProcess.apply(MyFunction)

使用这种方法，我对 C 有一个价值，但它只在 dataSetToProcess 上，它不是主 DF 的一部分。我想在主 DF 中提供 C 的值。

我的预期结果（为简单起见，假设每组 A 列只是平均该组本身并将其添加到 C 列）：

a,b,c
1,2, 2.5
1,3, 2.5
2,4, 4.5
2,5, 4.5

我的两个想法是获取每个结果并将 A、B 列映射到原始 DF，但想知道是否有更简单/更清洁的方法？

标签： pythonpandas

解决方案

假设您有两个数据框，df1并且dataSetToProcess：

df1 = pd.DataFrame({"a": [1, 1, 2, 2], "b": [2, 3, 4, 5]})
dataSetToProcess = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "c": [2.5, 4.5]})

print(df1)
print(dataSetToProcess)

   a  b
0  1  2
1  1  3
2  2  4
3  2  5
   a    c
0  1  2.5
1  2  4.5

然后：

df1 = df1.merge(dataSetToProcess, on="a")
print(df1)

印刷：

   a  b    c
0  1  2  2.5
1  1  3  2.5
2  2  4  4.5
3  2  5  4.5

从那里，您可以根据 和 列计算a变量。bc

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