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熊貓將數(shù)據(jù)子集應(yīng)用于新數(shù)據(jù)框

熊貓將數(shù)據(jù)子集應(yīng)用于新數(shù)據(jù)框

炎炎設(shè)計(jì) 2022-06-28 17:26:58
我有一個(gè)腳本,我可以在其中使用數(shù)據(jù)框并提取如下數(shù)據(jù):times = pd.Series(df.loc[df['sy_x'].str.contains('AA'), ('t_diff')].quantile([.1, .25, .5, .75, .9]))我想將結(jié)果數(shù)據(jù)從quantile()每個(gè)分位數(shù)添加到具有單獨(dú)列的數(shù)據(jù)框中,假設(shè)這些列是:   ID pt_1 pt_2 pt_5 pt_7 pt_9   AA   BB   CC如何將分位數(shù)添加到 ID 的每一行?new_df = Nonefor index, value in times.items():   for col in df[['pt_1', 'pt_2','pt_5','pt_7','pt_9',]]:..但這感覺不對,而且不習(xí)慣。我應(yīng)該使用loc還是iloc?我還有幾個(gè)系列需要添加到其他未顯示的列中,但我想一旦我知道我就可以弄清楚編輯:一些輸出times看起來像:0.1  -0.50.25 -0.30.5   0.00.75  2.00.90  4.0提前感謝您的任何見解
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2 回答

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函數(shù)式編程

TA貢獻(xiàn)1807條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

IIUC,你想要一個(gè)groupby():


# toy data

np.random.seed(1)

df = pd.DataFrame({'sy_x':np.random.choice(['AA','BB','CC'], 100),

                   't_diff': np.random.randint(0,100,100)})


df.groupby('sy_x').t_diff.quantile((0.1,.25,.5,.75,.9)).unstack(1)

輸出:


      0.10   0.25  0.50   0.75  0.90

sy_x                                

AA    16.5  22.25  57.0  77.00  94.5

BB     9.1  21.00  58.5  80.25  91.3

CC     9.7  23.25  40.5  65.75  84.1


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反對 回復(fù) 2022-06-28
?
鳳凰求蠱

TA貢獻(xiàn)1825條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

嘗試類似:

pd.DataFrame(times.values.T, index=times.keys())


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反對 回復(fù) 2022-06-28
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