dt = {'id': [120,120,120,120,121,121,121], 'day': [0, 1,2,3,0,1,2], 'value': [[0.5,3.4,2.7],[0.45,3.4,0.7],[0.25,0.4,0.7],[0.15,0.34,0.17],[0.35,3.4,2.7],[0.5,3.44,2.57],[0.5,0.34,0.37]]}df = pd.DataFrame(data=dt) day id value0 0 120 [0.5, 3.4, 2.7]1 1 120 [0.45, 3.4, 0.7]2 2 120 [0.25, 0.4, 0.7]3 3 120 [0.15, 0.34, 0.17]4 0 121 [0.35, 3.4, 2.7]5 1 121 [0.5, 3.44, 2.57]6 2 121 [0.5, 0.34, 0.37]我有一個(gè)pandas dataframe. 我希望該序列column "day"的最大值為1。對(duì)于column day大于1的值，我要?jiǎng)h除其初始行，然后將序列重置為[0-1]這就是在這種情況下，column"id"=120有列“天”有兩個(gè)額外的值2和3。我想刪除自己的前兩排在這種情況下，然后更換日的列值（0,1）。結(jié)果： day id value0 0 120 [0.25, 0.4, 0.7]1 1 120 [0.15, 0.34, 0.17]2 0 121 [0.5, 3.44, 2.57]3 1 121 [0.5, 0.34, 0.37]
2 回答
烙印99
TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
您可以減去按id和分組時(shí)的最大值query
m = df.groupby('id').day.transform('max')
df.assign(day=df.day.sub(m - 1)).query('day >= 0')
day id value
2 0 120 [0.25, 0.4, 0.7]
3 1 120 [0.15, 0.34, 0.17]
5 0 121 [0.5, 3.44, 2.57]
6 1 121 [0.5, 0.34, 0.37]
三國(guó)紛爭(zhēng)
TA貢獻(xiàn)1804條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
您可以使用groupbywith tail，然后我們會(huì)cumcount重新創(chuàng)建這一天
df.groupby('id').tail(2).assign(day=lambda x : x.groupby('id').cumcount())
Out[221]:
day id value
2 0 120 [0.25, 0.4, 0.7]
3 1 120 [0.15, 0.34, 0.17]
5 0 121 [0.5, 3.44, 2.57]
6 1 121 [0.5, 0.34, 0.37]
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