使用Pandas更改groupby数据帧中的标志列

Question

以下是数据集：

>>> df = pd.DataFrame({'id_police':['p123','p123','p123','b123','b123'],
                   'date':['24/01/2017','24/11/2017','25/02/2018','24/02/2018','24/03/2018'],
                   'prime':[0,0,10,20,30],
                   'prime2':[0,30,10,20,0],
})
###
  id_police        date  prime  prime2
0      p123  24/01/2017      0       0
1      p123  24/11/2017      0      30
2      p123  25/02/2018     10      10
3      b123  24/02/2018     20      20
4      b123  24/03/2018     30       0

这是我在使用@Erfan的工作溶液时得到的结果：

  id_police        date  prime  prime2  changed
0      p123  24/01/2017      0       0<-      0
1      p123  24/11/2017      0<-    30<-      1
2      p123  25/02/2018     10<-    10        1
3      b123  24/02/2018     20      20        0
4      b123  24/03/2018     30       0        0

命令：

df['changed'] = (df[['prime', 'prime2']].shift().eq(0).any(axis=1) & df[['prime', 'prime2']].ne(0).any(axis=1)).astype(int)

现在我想对每个id_police应用这个，比如添加一个groupby或者其他什么。。。谢谢你的帮助！你知道吗

Answer 1

根据你的命令：

cols = ['prime', 'prime2']

df['changed'] = (df.groupby('id_police', sort=False, as_index=False)
                   .apply(lambda x: (x[cols].ne(0) & x[cols].shift(1).eq(0))
                   .any(axis=1).astype(int))
                   .reset_index(drop=True))
df

  id_police        date  prime  prime2  changed
0      p123  24/01/2017      0       0        0
1      p123  24/11/2017      0      30        1
2      p123  25/02/2018     10      10        1
3      b123  24/02/2018     20      20        0
4      b123  24/03/2018     30       0        0

使用groupby和apply对每个组应用函数。并设置sort=False，使其与主df的顺序相同。你知道吗

Answer 2

我们可以访问groupby object中的groupid和groups，然后在每次迭代中生成changed列：

groups = []
for _, grp in df.groupby('id_police'):
    grp['changes'] = (grp[['prime', 'prime2']].shift().eq(0).any(axis=1) & grp[['prime', 'prime2']].ne(0).any(axis=1)).astype(int)
    groups.append(grp)

df_final = pd.concat(groups).sort_index()

---

这就产生了

print(df_final)
  id_police        date  prime  prime2  changes
0      p123  24/01/2017      0       0        0
1      p123  24/11/2017      0      30        1
2      p123  25/02/2018     10      10        1
3      b123  24/02/2018     20      20        0
4      b123  24/03/2018     30       0        0

---

如果要关闭SetCopyWarning，请使用以下命令：

pd.options.mode.chained_assignment = None