熊猫数据框：按列子集+按另一列分组答案

【问题标题】：pandas dataframe: subset by column + groupby another column熊猫数据框：按列子集+按另一列分组
【发布时间】：2016-06-04 07:35:42
【问题描述】：

我是 pandas 数据框的新手，希望能帮助我解决以下问题（类似于 this）。我有以下数据：

data = {'Cat1': [2,1,2,1,2,1,2,1,1,1,2],
        'Cat2': [0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1],
        'values': [1,2,3,1,2,3,1,2,3,5,1]}
my_data = DataFrame(data)

我想为Cat2 中的每个类别执行ttest_ind 以区分Cat1 中的类别。

在我看来，我可以将数据分成

cat1_1 = my_data[my_data['Cat1']==1]
cat1_2 = my_data[my_data['Cat1']==2]

然后循环遍历Cat2 中的每个值以执行 t 检验：

for cat2 in [0,1]:

    subset_1 = cat1_1[cat1_1['Cat2']==cat2]
    subset_2 = cat1_2[cat1_2['Cat2']==cat2]

    t, p = ttest_ind(subset_1['values'], subset_2['values'])

但这似乎真的很令人费解。有没有更简单的解决方案，也许是groupby？非常感谢！

【问题讨论】：

你可以尝试合并两个dfs
@galaxyan 你能详细说明你的意思吗？谢谢！
pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html 可能会有帮助。
但是我已经有一个数据框了。我想我正在寻找很好地拆分数据的方法，而不是合并，对吧？但我很高兴听到您想到的解决方案！

标签： python pandas

【解决方案1】：

IIUC 你可以试试groupby by column Cat2 and apply function f:

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

data = {'Cat1': [2,1,2,1,2,1,2,1,1,1,2],
        'Cat2': [0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1],
        'values': [1,2,3,1,2,3,1,2,3,5,1]}
my_data =pd.DataFrame(data)
print my_data
    Cat1  Cat2  values
0      2     0       1
1      1     0       2
2      2     0       3
3      1     0       1
4      2     0       2
5      1     0       3
6      2     1       1
7      1     1       2
8      1     1       3
9      1     1       5
10     2     1       1

def f(x):
    #print x   
    cat1_1 = x[x['Cat1']==1]
    cat1_2 = x[x['Cat1']==2]

    t, p = ttest_ind(cat1_1['values'], cat1_2['values'])
    return pd.Series({'a':t, 'b':p})     

print my_data.groupby('Cat2').apply(f) 
            a         b
Cat2                   
0     0.00000  1.000000
1     2.04939  0.132842

【讨论】：