如何在“DataFrameGroupBy”中的“MultiIndex”中调用索引

Question

我的主要数据帧称为df，它有5列：lat、lon、date、gfa和wglc，共有2500万行。 我使用以下代码创建了一个多索引DataFrameGroupBy：

df_sort=df.set_index(['lat','lon','date']).sort_index(level['lat','lon','date'])
df_grouped = df_sort.groupby(level=['lat','lon'])

df_分组的每个单元看起来像，例如：

^{tb1}$

我想看一下列“gfa”，当它不是-1时，会创建一个新列，该列的值为wglc column，在同一天，向后10天。换句话说，如果df_grouped["gfa"] != -1，则存储同一天和10天前的“wglc”列的值。我为条件语句编写了以下内容，但我不知道如何调用“date”索引：

for cell, cell_info in df_grouped:
   cell_info.loc[cell_info['gfa'] != -1, 'wglc10lag'] = cell_info.iloc[??,'wglc']

如果有任何提示，我将不胜感激。谢谢

Answer 1

我不确定我是否正确理解了您的问题，如果gfa列为-1，您想要什么值？根据我的理解，我建议您可以这样做，而不是在数据帧中循环：

df_grouped['wglc10lag'] = np.where(df_grouped['gfa'] != -1, df_grouped['date'],'Not -1') 

在上面的代码中，在“Not-1”的位置，您应该提到您想要为“gfa”=-1输入的值