Python代码，以便分组并返回在数据中找到的所有匹配项
Python代码，以便分组并返回在数据中找到的所有匹配项
提问于 2018-12-06 06:09:56
假设我的数据是：
my_list=[[0,'A',10,12,14],
[0,'A',10,13,15],
[0,'A',8,12,13],
[0,'A',9,13,17],
[0,'A',8,11,15],
[0,'B',9,5,7],
[0,'B',11,5,9],
[0,'B',8,7,8],
[1,'A',11,14,9],
[0,'B',8,10,14],
[1,'B',11,6,6],
[1,'A',10,5,9]
[1,'B',9,6,6]]
my_frame=pd.DataFrame(my_list, columns=['id','quality','grade','characteristic 1','characteristic 2'])我的目标是根据“id”和“quality”对我的数据进行分组，使用评分作为感兴趣的最大值和最小值。所以我编写了代码：
my_group=np.array(my_frame.groupby(['id','quality'])['grade']
.agg(["max grade", max],["min grade", min])
.reset_index())到目前为止还不错，但我还没有弄清楚如何处理我真正需要的信息：
我想分组并获取所有出现最大和最小等级的情况，以及该行的所有信息。换句话说，目前为我工作的代码是这样的：
print(my_group)输出：
[[0,'A',10,8],
[0,'B',11,8],
[1,'A',11,10],
[1,'B',11,9]]然而，我感兴趣的是带来这种输出：
[[0,'A',10,12,14],
[0,'A',10,13,15],
[0,'A',8,12,13],
[0,'A',8,11,15],
[0,'B',11,5,9],
[0,'B',8,7,8],
[0,'B',8,10,14],
[1,'A',11,14,9],
[1,'A',10,5,9],
[1,'B',11,6,6],
[1,'B',9,6,6]]为了尽可能清楚，groupby将为我提供每个“id”和每个“quality”的最大和最小“等级”，但我实际上需要知道其余的信息(“特征1”和“特征2”)，即我获得这个最大和最小“等级”的信息，而不管最大“等级”和最小“等级”出现了多少次。
你能指导我完成这件事吗？我希望我的问题是清楚的。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-12-06 06:39:15
更新的解决方案，我认为你需要这个：
my_frame[my_frame.groupby(['id','quality'])['grade']\
.transform(lambda x: (x == x.min()) | (x == x.max()))]\
.sort_values(['id','quality'])输出：
id quality grade characteristic 1 characteristic 2
0 0 A 10 12 14
1 0 A 10 13 15
2 0 A 8 12 13
4 0 A 8 11 15
6 0 B 11 5 9
7 0 B 8 7 8
9 0 B 8 10 14
8 1 A 11 14 9
11 1 A 10 5 9
10 1 B 11 6 6
12 1 B 9 6 6然后，转换为二维数组：
my_frame[my_frame.groupby(['id','quality'])['grade']\
.transform(lambda x: (x == x.min()) | (x == x.max()))]\
.sort_values(['id','quality']).values.tolist()输出：
[[0, 'A', 10, 12, 14],
[0, 'A', 10, 13, 15],
[0, 'A', 8, 12, 13],
[0, 'A', 8, 11, 15],
[0, 'B', 11, 5, 9],
[0, 'B', 8, 7, 8],
[0, 'B', 8, 10, 14],
[1, 'A', 11, 14, 9],
[1, 'A', 10, 5, 9],
[1, 'B', 11, 6, 6],
[1, 'B', 9, 6, 6]]IIUC，您希望将groupby聚合的结果连接回原始数据帧：
my_frame.merge(my_frame.groupby(['id','quality'])['grade']
.agg(['max','min', lambda x: x.max()-x.min()]),
left_on=['id','quality'],
right_index=True).values.tolist()输出：
[[0, 'A', 10, 12, 14, 10, 8, 2],
[0, 'A', 10, 13, 15, 10, 8, 2],
[0, 'A', 8, 12, 13, 10, 8, 2],
[0, 'A', 9, 13, 17, 10, 8, 2],
[0, 'A', 8, 11, 15, 10, 8, 2],
[0, 'B', 9, 5, 7, 11, 8, 3],
[0, 'B', 11, 5, 9, 11, 8, 3],
[0, 'B', 8, 7, 8, 11, 8, 3],
[0, 'B', 8, 10, 14, 11, 8, 3],
[1, 'A', 11, 14, 9, 11, 11, 0],
[1, 'B', 11, 6, 6, 11, 11, 0]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53641513
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