Pandas 데이터 프레임에서 최소값을 찾고 새 열에 레이블을 추가합니다.
python pandas 코드를 더 효율적으로 만들기 위해 어떤 개선을 할 수 있습니까? 제 경우에는이 데이터 프레임이 있습니다.
In [1]: df = pd.DataFrame({'PersonID': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'Name': ["Jan", "Jan", "Jan", "Don", "Don", "Don", "Joe", "Joe", "Joe"],
'Label': ["REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL"],
'RuleID': [55, 55, 55, 3, 3, 3, 10, 10, 10],
'RuleNumber': [3, 4, 5, 1, 2, 3, 234, 567, 999]})
결과는 다음과 같습니다.
In [2]: df
Out[2]:
PersonID Name Label RuleID RuleNumber
0 1 Jan REL 55 3
1 1 Jan REL 55 4
2 1 Jan REL 55 5
3 2 Don REL 3 1
4 2 Don REL 3 2
5 2 Don REL 3 3
6 3 Joe REL 10 234
7 3 Joe REL 10 567
8 3 Joe REL 10 999
여기서 수행해야하는 것은 개인 ID 및 이름에 적용되는 각 규칙 ID와 연관된 가장 낮은 규칙 값에 대해 레이블 열 아래의 필드를 MAIN으로 업데이트하는 것입니다. 따라서 결과는 다음과 같아야합니다.
In [3]: df
Out[3]:
PersonID Name Label RuleID RuleNumber
0 1 Jan MAIN 55 3
1 1 Jan REL 55 4
2 1 Jan REL 55 5
3 2 Don MAIN 3 1
4 2 Don REL 3 2
5 2 Don REL 3 3
6 3 Joe MAIN 10 234
7 3 Joe REL 10 567
8 3 Joe REL 10 999
이 작업을 수행하기 위해 작성한 코드는 다음과 같습니다.
In [4]:
df['Label'] = np.where(
df['RuleNumber'] ==
df.groupby(['PersonID', 'Name', 'RuleID'])['RuleNumber'].transform('min'),
"MAIN", df.Label)
레이블 열 아래의 값을 업데이트하는 더 좋은 방법이 있습니까? 나는 내가 내 길을 강요하는 것처럼 느껴지며 이것이 가장 효율적인 방법이 아닐 수도 있습니다.
내 결과에 도달하기 위해 다음 SO 스레드를 사용했습니다.
groupby 및 조건 내에서 열 값 바꾸기
여러 조건에 따라 groupby 내의 값 바꾸기
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.idxmin.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html
Pandas를 사용하여 그룹화 된 행의 최소값 찾기
조언을 주시면 감사하겠습니다.
감사합니다.
답변
idxmin정렬 순서에 관계없이 그룹별로 필터링하고이를 RuleNumber기반으로 업데이트 할 수있는 것 같습니다 . 당신이 사용할 수있는 loc, np.where, mask, 또는 where다음과 같이 :
df.loc[df.groupby(['PersonID', 'Name', 'RuleID'])['RuleNumber'].idxmin(), 'Label'] = 'MAIN'
또는 np.where시도한대로 :
df['Label'] = (np.where((df.index == df.groupby(['PersonID', 'Name', 'RuleID'])
['RuleNumber'].transform('idxmin')), 'MAIN', 'REL'))
df
Out[1]:
PersonID Name Label RuleID RuleNumber
0 1 Jan MAIN 55 3
1 1 Jan REL 55 4
2 1 Jan REL 55 5
3 2 Don MAIN 3 1
4 2 Don REL 3 2
5 2 Don REL 3 3
6 3 Joe MAIN 10 234
7 3 Joe REL 10 567
8 3 Joe REL 10 999
mask또는 그 반대를 사용하면 다음 과 같이 where작동합니다.
df['Label'] = (df['Label'].mask((df.index == df.groupby(['PersonID', 'Name', 'RuleID'])
['RuleNumber'].transform('idxmin')), 'MAIN'))
또는
df['Label'] = (df['Label'].where((df.index != df.groupby(['PersonID', 'Name', 'RuleID'])
['RuleNumber'].transform('idxmin')), 'MAIN'))
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'PersonID': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'Name': ["Jan", "Jan", "Jan", "Don", "Don", "Don", "Joe", "Joe", "Joe"],
'Label': ["REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL", "REL"],
'RuleID': [55, 55, 55, 3, 3, 3, 10, 10, 10],
'RuleNumber': [3, 4, 5, 1, 2, 3, 234, 567, 999]})
df.loc[df.groupby('Name')['RuleNumber'].idxmin()[:], 'Label'] = 'MAIN'
duplicatedPersonID에 사용 :
df.loc[~df['PersonID'].duplicated(),'Label'] = 'MAIN'
print(df)
산출:
PersonID Name Label RuleID RuleNumber
0 1 Jan MAIN 55 3
1 1 Jan REL 55 4
2 1 Jan REL 55 5
3 2 Don MAIN 3 1
4 2 Don REL 3 2
5 2 Don REL 3 3
6 3 Joe MAIN 10 234
7 3 Joe REL 10 567
8 3 Joe REL 10 999