分组数据帧，应用输入的函数，然后将结果添加回原点

Question

在任何地方都找不到此问题，请在此处尝试：

我要做的基本上是使用groupby功能和一个自写函数修改现有的DataFrame对象：

benchmark =

x    y    z    field_1

1    1    3    a
1    2    5    b
9    2    4    a
1    2    5    c
4    6    1    c

我想做的是groupbyfield_1，应用一个使用特定列作为输入的函数，在本例中是列x和{}，然后将结果添加回原始数据帧benchmark，作为一个名为new_field的新列。函数本身依赖于field_1中的值，即field_1=a将产生与{}等不同的结果（因此要从分组开始）。在

伪代码类似于：

^{pr2}$

谢谢

变更：

benchmark =

x    y    z    field_1

1    1    3    a
1    2    5    b
9    2    4    a
1    2    5    c
4    6    1    c

精化：

我还有一个数据框separate_data，其中包含x的单独值

separate_data =

x    a    b    c

1    1    3    7
2    2    5    6
3    2    4    4
4    2    5    9
5    6    1    10

这将需要插入到现有的benchmark数据帧中。在separate_data中哪个列应该用于插值取决于benchmark中的列field_1（即上面集合(a,b,c)中的值）。新列中的内插值基于benchmark中的x值。在

结果：

基准=

x    y    z    field_1  field_new

1    1    3    a        interpolate using separate_data with x=1 and col=a
1    2    5    b        interpolate using separate_data with x=1 and col=b
9    2    4    a        ... etc
1    2    5    c        ...
4    6    1    c        ...

有道理吗？在

Answer 1

下面是一个工作示例：

# Sample function that sums x and y, then append the field as string.
def func(x, y, z):
    return (x + y).astype(str) + z

benchmark['new_field'] = benchmark.groupby('field_1')\
                                  .apply(lambda x: func(x['x'], x['y'], x['field_1']))\
                                  .reset_index(level = 0, drop = True)

结果：

^{pr2}$