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问Python按对象dtype分配组
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Stack Overflow用户

提问于 2015-08-07 18:54:00

回答 1查看 1K关注 0票数 0

这个python DataFrame：

df = pd.DataFrame({'ID': [3553102778, 3553102958, 3553103948, 3553103948, 3553104038, 3553104038, 3553104128, 3553104218, 3557580098], 'Based on': ['CTR', 'CTR', 'Conv rate', 'CTR', 'Conv rate', 'CTR', 'CTR', 'CTR', 'CTR']}, columns=['ID', 'Based on'])

生成如下所示的DataFrame：

           ID   Based on
0  3553102778        CTR
1  3553102958        CTR
2  3553103948  Conv rate
3  3553103948        CTR
4  3553104038  Conv rate
5  3553104038        CTR
6  3553104128        CTR
7  3553104218        CTR
8  3557580098        CTR

注意ID 3553103948和3553104038是如何同时拥有Conv rate和CTR的

我如何根据ID对此进行分组，同时也为Based on分配Conv rate, CTR的值以获得此值？

           ID        Based on
0  3553102778             CTR
1  3553102958             CTR
2  3553103948  Conv rate, CTR
4  3553104038  Conv rate, CTR
6  3553104128             CTR
7  3553104218             CTR
8  3557580098             CTR

我认为这是某种groupby和赋值一行，但我不知道如何检测行外是否存在与当前行的ID相等的其他ID。

也许是groupby和apply的结合？我还不熟悉apply。

python

pandas

merge

grouping

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-10-02 19:15:36

您可以在组上使用apply，这允许您转换组。这意味着内部的函数为具有相同ID的每一组条目返回一些内容。

组应用

g = df.groupby("ID") s = g["Based on"].apply(lambda group: group.values) s.to_frame()

S是一个系列，您可能希望转换为dataframe。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/31884771

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