pandas groupby 应用于多个列以生成新列答案

【问题标题】：pandas groupby apply on multiple columns to generate a new columnpandas groupby 应用于多个列以生成新列
【发布时间】：2018-04-23 22:45:36
【问题描述】：

我喜欢使用 groupby-apply 在 pandas 数据框中生成一个新列。

例如，我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':['A','B','A','B'],'C':[0,0,1,1]})

并尝试通过 groupby-apply 生成一个新列“D”。

这行得通：

df = df.assign(D=df.groupby('B').C.apply(lambda x: x - x.mean()))

因为（我认为）它返回与数据框具有相同索引的系列：

In [4]: df.groupby('B').C.apply(lambda x: x - x.mean())
Out[4]:
0   -0.5
1   -0.5
2    0.5
3    0.5
Name: C, dtype: float64

但如果我尝试使用多列生成新列，我无法将其直接分配给新列。所以这不起作用：

 df.assign(D=df.groupby('B').apply(lambda x: x.A - x.C.mean()))

TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

事实上，groupby-apply 返回：

In [8]: df.groupby('B').apply(lambda x: x.A - x.C.mean())
Out[8]:
B
A  0    0.5
   2    2.5
B  1    1.5
   3    3.5
Name: A, dtype: float64

我可以的

df.groupby('B').apply(lambda x: x.A - x.C.mean()).reset_index(level=0,drop=True))

但这似乎很冗长，我不确定这是否会一直按预期工作。

所以我的问题是：（i）pandas groupby-apply 什么时候返回类似索引系列与多索引系列？ (ii) 有没有更好的方法通过 groupby-apply 将新列分配给多个列？

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby pandas-apply

【解决方案1】：

让我们在 groupby 中使用group_keys=False

df.assign(D=df.groupby('B', group_keys=False).apply(lambda x: x.A - x.C.mean()))

输出：

   A  B  C    D
0  1  A  0  0.5
1  2  B  0  1.5
2  3  A  1  2.5
3  4  B  1  3.5

【讨论】：

这直接回答了我的问题。
请注意，此解决方案仅在 .apply() 方法返回与您分配的数据框具有相同行数的系列时才有效。否则返回的系列的索引和数据框不匹配。
@petrovski 感谢您指出这一点，我想知道这样的事情会如何工作

【解决方案2】：

对于这种情况，我认为不需要在 apply 中包含 A 列，我们可以使用 transform

df.A-df.groupby('B').C.transform('mean')
Out[272]: 
0    0.5
1    1.5
2    2.5
3    3.5
dtype: float64

你可以把它分配回去

df['diff']= df.A-df.groupby('B').C.transform('mean')
df
Out[274]: 
   A  B  C  diff
0  1  A  0   0.5
1  2  B  0   1.5
2  3  A  1   2.5
3  4  B  1   3.5

【讨论】：