请帮助我使我的代码更有效。这是我的df:
df = pd.DataFrame([['A', 80], ['A', 64], ['A', 55], ['B', 56], ['B', 89], ['B', 73], ['C', 78], ['C', 100], ['C', 150], ['C', 76], ['C', 87]], columns=['Well', 'GR'])
Well GR
A 80
A 64
A 55
B 56
B 89
B 73
C 78
C 100
C 150
C 76
C 87
请帮我找到那辆车。每口井的Vshale=GR-GR(最小)/GR(最大)-GR(最小)。这是我想要的结果:
Well GR Vshale
A 80 1
A 64 0.36
A 55 0
B 56 0
B 89 1
B 73 0.515151515
C 78 0.027027027
C 100 0.324324324
C 150 1
C 76 0
C 87 0.148648649
这段代码对我来说很有用,但是,我应该创建一个由GRMax和GRMin组成的新列,并将其合并到以前的df中。我正在寻找一种更有效的方法,不在我原来的df上添加GRmin和GRmax。多谢各位
df1 = df.groupby(['Well']).agg({'GR': ['min', 'max']}).reset_index()
df1.columns = list(map(''.join, df1.columns.values))
df2 = pd.merge (df, df1, on = 'Well', how = 'left')
df2['Vshale'] = (df2['GR'] - df2['GRmin'])/(df2['GRmax'] - df2['GRmin'])
试试这个:
输出:
说明:
a
for
循环实现Well
的所有唯一值的逻辑x
(请注意,每次迭代此循环时,公式都会应用于Wells
的所有值,因此接下来的步骤将继续)x
减少为只有该特定Well
值李>x
附加到初始化列表a
使用方法transform的单字符串解决方案:
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