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python - Pandas Pivot Table：按条件过滤时出错

问题描述

我有一个数据框，当值满足特定条件时，我旋转并尝试创建更新的数据框。我遇到的问题是列中的值分为两行。需要在值的第 1 行进行比较。例如，如果 col7 值为 '100.2\n11'，那么我需要将 100.2 与条件进行比较，如果它满足条件，则最终数据帧应包含数据的完整值（'100.2\n11'）和不只是100.2。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
    'col2': ['test1', 'test1', 'test1', 'test1', 'test2', 'test2', 'test2',
             'test2', 'test3', 'test3', 'test3', 'test3', 'test4', 'test5',
             'test1', 'test1'],
    'col3': ['t1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1', 't1',
             't1', 't1', 't1', 't1', 't1'],
    'col4': ['input1', 'input2', 'input3', 'input4', 'input1', 'input2',
             'input3', 'input4', 'input1', 'input2', 'input3', 'input5',
             'input2', 'input6', 'input1', 'input1'],
    'col5': ['result1', 'result2', 'result3', 'result4', 'result1', 'result2',
             'result3', 'result4', 'result1', 'result2', 'result3', 'result4',
             'result2', 'result1', 'result2', 'result6'],
    'col6': [10, 20, 30, 40, 10, 20, 30, 40, 10, 20, 30, 50, 20, 100, 10, 10],
    'col7': ['100.2\n11','101.2\n21','102.3\n34','101.4\n41','100.0\n10','103.0\n20.6','104.0\n31.2','105.0\n42','102.0\n10.2',
             '87.0\n15','107.0\n32.1','110.2\n61.2','120.0\n22.4','88.0\n90','106.2\n16.2','101.1\n10.1']})

df1=df.pivot_table(values = 'col7', index = ['col4', 'col5', 'col6'], columns = ['col2'], aggfunc = 'max')
df2 = df1[((df1.groupby(level='col4').rank(ascending=False) == 1.).any(axis=1)) & (df1 >= 105).any(axis=1)]

print(df2)

我收到以下错误：

  File "pandas\_libs\ops.pyx", line 107, in pandas._libs.ops.scalar_compare
TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'int'

满足条件后的最终数据透视表输出应该如下：

col2                   test1          test2           test3         test4        test5
col4   col5    col6                                                
input1 result2 10    106.2\n16.2       NaN             NaN           NaN          NaN
input2 result2 20    101.2\n21      103.0\n20.6      87.0\n15      120.0\n22.4    NaN
input3 result3 30    102.3\n34      104.0\n31.2     107.0\n32.1      NaN          NaN
input4 result4 40    101.4\n41      105.0\n42           NaN          NaN          NaN
input5 result4 50       NaN            NaN          110.2\n61.2      NaN          NaN

非常感谢任何指导。提前致谢。

标签： pythonpandasnumpypandas-groupbypivot-table

解决方案

您可以使用 Pandasapplymap创建一个仅包含第一行值的辅助数据框，df1然后将其应用于过滤条件。

...
...
df1=df.pivot_table(values = 'col7', index = ['col4', 'col5', 'col6'], columns = ['col2'], aggfunc = 'max')

df_tmp = df1.applymap(lambda x: float(str(x).split('\n')[0]))

df2 = df1[
    ((df_tmp.groupby(level='col4').rank(ascending=False) == 1.).any(axis=1)) &
    (df_tmp >= 105).any(axis=1)
]

print(df2)

col2                       test1        test2        test3        test4 test5
col4   col5    col6
input1 result2 10    106.2\n16.2          NaN          NaN          NaN   NaN
input2 result2 20      101.2\n21  103.0\n20.6     87.0\n15  120.0\n22.4   NaN
input3 result3 30      102.3\n34  104.0\n31.2  107.0\n32.1          NaN   NaN
input4 result4 40      101.4\n41    105.0\n42          NaN          NaN   NaN
input5 result4 50            NaN          NaN  110.2\n61.2          NaN   NaN

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