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最近、R から Python に切り替えたばかりで、R の data.table を使用するのではなく、データ フレームに再び慣れるのに苦労しています。私が抱えていた問題は、文字列のリストを取得し、値を確認してから、その文字列の数をユーザーごとに合計したいということです。だから私はこのデータを取りたい：

   A_id       B    C
1:   a1    "up"  100
2:   a2  "down"  102
3:   a3    "up"  100
3:   a3    "up"  250
4:   a4  "left"  100
5:   a5 "right"  102

そして戻る：

   A_id_grouped   sum_up   sum_down  ...  over_200_up
1:           a1        1          0  ...            0
2:           a2        0          1                 0
3:           a3        2          0  ...            1
4:           a4        0          0                 0
5:           a5        0          0  ...            0

R コードを使用する前に (data.table を使用)

>DT[ ,list(A_id_grouped, sum_up = sum(B == "up"),
+  sum_down = sum(B == "down"), 
+  ...,
+  over_200_up = sum(up == "up" & < 200), by=list(A)];

ただし、Python を使用した最近の試みはすべて失敗しました。

DT.agg({"D": [np.sum(DT[DT["B"]=="up"]),np.sum(DT[DT["B"]=="up"])], ...
    "C": np.sum(DT[(DT["B"]=="up") & (DT["C"]>200)])
    })

前もって感謝します！簡単な質問のようですが、どこにも見つかりませんでした。

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4 に答える 4

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unutbu の回答を補完するためapplyに、groupby オブジェクトを使用するアプローチを次に示します。

>>> df.groupby('A_id').apply(lambda x: pd.Series(dict(
    sum_up=(x.B == 'up').sum(),
    sum_down=(x.B == 'down').sum(),
    over_200_up=((x.B == 'up') & (x.C > 200)).sum()
)))
      over_200_up  sum_down  sum_up
A_id                               
a1              0         0       1
a2              0         1       0
a3              1         0       2
a4              0         0       0
a5              0         0       0
于 2013-03-07T02:45:52.397 に答える
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もっと良い方法があるかもしれません。私はパンダにはかなり慣れていませんが、これは機能します：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A_id':'a1 a2 a3 a3 a4 a5'.split(),
                   'B': 'up down up up left right'.split(),
                   'C': [100, 102, 100, 250, 100, 102]})

df['D'] = (df['B']=='up') & (df['C'] > 200)
grouped = df.groupby(['A_id'])

def sum_up(grp):
    return np.sum(grp=='up')
def sum_down(grp):
    return np.sum(grp=='down')
def over_200_up(grp):
    return np.sum(grp)

result = grouped.agg({'B': [sum_up, sum_down],
                      'D': [over_200_up]})
result.columns = [col[1] for col in result.columns]
print(result)

収量

      sum_up  sum_down  over_200_up
A_id                               
a1         1         0            0
a2         0         1            0
a3         2         0            1
a4         0         0            0
a5         0         0            0
于 2013-03-06T23:07:59.043 に答える