我想將運行良好的 Python 腳本轉(zhuǎn)換為 C#。我有一個 C# DataFrame，使用Microsoft.Data.Analysis;庫。列名是 [time] , [site], [samples], [temperature]我需要處理兩個順序任務：將具有相同 [time] 和 [site] 的行分組 --> 對 [sample] 中的值求和，并僅保留 [temperature] 列的 1 個值，最后一個。在 Python (Pandas) 中，我這樣做了：dF_out= df_in.groupby(['time','site'], as_index=False).agg({'sample':'sum', 'temperature':'last'})查找 [sample] 的匹配值與整數(shù)常量數(shù)組中的任何（所有?。┲担?Python 中，我完成了以下操作：df_out= df_out.loc[df_out['samples'].isin(int_array)]在我更有信心的 Python 中，方法.GrouBy(...) .isin(...)方法很簡單，并且在 Pandas 文檔中有很好的描述。誰能幫助我以最有效的方式在 C# 中轉(zhuǎn)換它？先感謝您
2 回答
斯蒂芬大帝
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通過索引器訪問行值，然后按時間和站點進行分組。
假設第二個任務在第一個任務之后，您可以在一個操作中執(zhí)行兩個
Select()任務：
對本地分組的樣本求和，保存為
SamplesSum.?為了總結(jié)它，您需要轉(zhuǎn)換為適當?shù)念愋停乙源?code>int為例。從最后一個分組條目中獲取最后一個溫度，將其保存為
LastTemperatureint_array最后，創(chuàng)建兩個集合（和本地樣本分組）的交集，將其保存為MatchingValues.?在這里，從數(shù)據(jù)框行中選擇樣本值時也不要忘記正確的轉(zhuǎn)換
我有點擔心在沒有先排序的情況下選擇最后一個溫度。最后一個將只是分組中的最后一個，不確定它是最小值還是最大值。
var int_array = new int[] { 1, 2, 3 };
var dF_out = df_in.Rows
? ? .GroupBy(row => new { Time = row[0], Site = row[1] })
? ? .Select(group => new
? ? {
? ? ? ? SamplesSum = group.Sum(row => (int)row[2]),
? ? ? ? LastTemperature = group.Last()[3],
? ? ? ? MatchingValues = int_array.Intersect(group.Select(row => (int)row[2])),
? ? });
結(jié)果dF_out集合將具有這樣的結(jié)構(gòu)：
[
? ?{
? ? ? "SamplesSum":25,
? ? ? "LastTemperature":28.0,
? ? ? "MatchingValues":[
? ? ? ? ?21,
? ? ? ? ?4
? ? ? ]
? ?},
? ?{
? ? ? "SamplesSum":3,
? ? ? "LastTemperature":27.0,
? ? ? "MatchingValues":[
? ? ? ? ?3
? ? ? ]
? ?}
]
SMILET
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我經(jīng)歷了類似的任務，所以我可以為其他讀者報告一個可能的解決方案：
using System.Linq;
using Microsoft.Data.Analysis;
// Assume that df_in is a DataFrame with columns [time], [site], [samples], and [temperature]
var df_out = df_in.AsEnumerable()
.GroupBy(row => new { Time = row.Field<DateTime>("time"), Site = row.Field<string>("site") })
.Select(g => new
{
Time = g.Key.Time,
Site = g.Key.Site,
Samples = g.Sum(row => row.Field<int>("samples")),
Temperature = g.Last().Field<float>("temperature")
})
.ToDataFrame();
然后是第二個任務，
using System.Linq;
// Assume that df_out is a DataFrame with a column [samples] and int_array is an array of integers
var filtered_df = df_out.AsEnumerable()
.Where(row => int_array.Any(i => i == row.Field<int>("samples")))
.ToDataFrame();
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