我在使用 Pandas 數(shù)據(jù)框方面比較新，并且有一個(gè)分組問題：我想為前 3 列中具有相同值的所有行分組一個(gè) 6 列數(shù)據(jù)框，然后我想添加一個(gè)具有值的新列最后一列，其中第 4 列的值 = 0。因此，原始數(shù)據(jù)框如下所示： A B C D E F G 0 11018 20190102 0 0 1546387200 37 34 1 11018 20190102 0 1 1546390800 33 36 2 11018 20190102 0 2 1546394400 19 19 3 11018 20190102 0 3 1546398000 17 26 4 11018 20190102 0 4 1546401600 16 26 5 11018 20190102 0 5 1546405200 13 23 6 11018 20190102 0 6 1546408800 11 15 7 11018 20190102 1200 0 1546430400 25 24 8 11018 20190102 1200 1 1546434000 21 3 9 11018 20190102 1200 2 1546437600 13 4 10 11018 20190102 1200 3 1546441200 7 3 11 11018 20190102 1200 4 1546444800 2 1 12 11018 20190102 1200 5 1546448400 -3 6 13 11018 20190102 1200 6 1546452000 -7 2 14 11035 20190103 0 0 1546473600 -15 -14 15 11035 20190103 0 1 1546477200 -17 -11 16 11035 20190103 0 2 1546480800 -20 -12 17 11035 20190103 0 3 1546484400 -23 -16 18 11035 20190103 0 4 1546488000 -26 -11 19 11035 20190103 0 5 1546491600 -28 -11 20 11035 20190103 0 6 1546495200 -27 -12 21 11031 20190103 1100 0 1546516800 0 1 22 11031 20190103 1100 1 1546520400 4 -7 23 11031 20190103 1100 2 1546524000 5 -6 24 11031 20190103 1100 3 1546527600 2 -16 25 11031 20190103 1100 4 1546531200 -3 -14 26 11031 20190103 1100 5 1546534800 -8 -12 27 11031 20190103 1100 6 1546538400 -12 -14 . . . .等等。這個(gè)問題有簡單的解決方案嗎？請(qǐng)注意，原始數(shù)據(jù)框中的行也可能混淆。感謝幫助！
1 回答
料青山看我應(yīng)如是
TA貢獻(xiàn)1772條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
另一種解決方案：
def col_6(df):
df['H'] = df[df['D'] == 0]['G'].values[0]
return df
df.groupby(['A','B','C']).apply(col_6)
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