如何在 python pandas 中找到两组之间的差异？ [关闭]答案

【问题标题】：How to find the variance between two groups in python pandas? [closed]如何在 python pandas 中找到两组之间的差异？ [关闭]
【发布时间】：2020-02-15 16:48:59
【问题描述】：

我有一个这样的数据框，

ID   total_sec   is_weekday
1      300           1
1      200           0
2      280           1
2      260           0
3      190           1
4      290           0
5      500           1
5      520           0

我想找到工作日和周末之间差异最大的 ID。如果我们错过了工作日或周末的记录，我们将方差计算为 0。我的预期输出是，

ID   variance
1       100
2       20
3       0
4       0
5       20

【问题讨论】：

所以你想要最大的差异？总是只有两个吗？那么工作日和周末呢？你想要工作日和周末的区别吗？
ID 总是有 2 行吗？如果不能，你能发布一个更好的例子吗：）谢谢
@LeoE 有些ID只有一个。所以我想将差异计算为0。
嗨@anky_91 不，有些 ID 只有其中一个。所以我在 ID ='3' 和 ID='4' 中提到了 0 的区别。
我认为下面带有.abs() 的答案应该可以回答您的问题

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

你可以这样做：

df.pivot(index="ID", columns="is_weekday", values="total_sec").diff(axis=1)[1].fillna(0)

输出：

ID
1    100.0
2     20.0
3      0.0
4      0.0
5    -20.0
Name: 1, dtype: float64

【讨论】：

【解决方案2】：

只要您可以保证每个 ID 有 1-2 行，并且每行都有不同的 'is_weekday' 值，那么您真的只需要“峰到峰” (ptp) 值。如果没有，请弄清楚如何解决 ['ID', 'is_weekday'] 上的重复问题，然后使用 ptp。

import numpy as np

df.groupby('ID').total_sec.agg(np.ptp)

ID
1    100
2     20
3      0
4      0
5     20
Name: total_sec, dtype: int64

【讨论】：