拯救pandas计划(4)——DataFrame分组条件查找值
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2022-02-13 12:03
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拯救pandas计划(4)——DataFrame分组条件查找值
/ 数据需求
/ 需求拆解
/ 需求处理
方法一:
方法二:
/ 总结
大家好,我是【🌑(这是月亮的背面)】。最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas,转而投向其他的数据操作库,身为一个数据工作者,基本上是张口pandas,闭口pandas了,故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
系列文章说明:
系列名(系列文章序号)——此次系列文章具体解决的需求
平台:
windows 10 python 3.8 pandas >=1.2.4
/ 数据需求
依据各个用户的判断标签,且按照【甲乙丙丁……】依次排序,取得每个用户优先级最高的数据,其他标签列保留。如下图所示:
![](https://filescdn.proginn.com/772731f0798aead5ead520dd062f7f0f/e6991f6dc49136918cee3b64e2237756.webp)
/ 需求拆解
既然是对每个用户进行判断标签优先级的提取,则可以对每个用户进行一个分组,在组内进行数据查找,下面给出两种我的实现方法。
/ 需求处理
方法一:
由于只有示例中只有一列其他标签,这里可以简单处理,如有不需要处理的列数较多,可以发挥想象是否能按照此方法进行提取。首先处理其他标签值,这里给它用列表包裹起来。
df['其他标签'] = df['其他标签'].map(lambda x: [x])
![](https://filescdn.proginn.com/399e4186cd847952f4ad14e73b2e2f5e/f8c4b3d8b7cf45b9f93eaf9d75e98e26.webp)
再按每用户每判断标签进行聚合,在上一步把其他标签处理成list
类型,间接的方便了这里的聚合,使用sum
对列表进行累加。
df = df.groupby(['用户', '判断标签'], as_index=False)['其他标签'].sum()
![](https://filescdn.proginn.com/af64834c237a065e9770ef305e10bc5c/cec098d0df4fdf431c2129a4b8f36a05.webp)
之后对判断标签进行排序,这里说明下,早期pandas包的.sort_values
没有key
参数,需要自行升级包才能使用,在没有key参数之前对列进行自定义排序是一件比较麻烦的事,需要生成类别序列在该列上,这里只需要将每种类型用字典的形式,规范化各类别的顺序,通过key
参数,调用map
函数即可简单且快速的自定义列排序。
df.sort_values('判断标签', key=lambda x: x.map({'甲': 1, '乙': 2, '丙': 3, '丁': 4}), inplace=True)
![](https://filescdn.proginn.com/7f17d32423a1c02ee82bfbfab73af446/d839774770145fd8fbd1e148a6de032c.webp)
可以注意到,每用户每判断类型只有一行,顺序升序,这里只取优先级较高的判断标签,可以使用去重函数,保留第一次出现的行即可
df.drop_duplicates('用户', inplace=True)
![](https://filescdn.proginn.com/6db9cccda05aee4ac43eb5c5f060be5e/4be61a16d6d04ec00d63cbbe36731956.webp)
现在离我们的目标还差一步之遥,唯一的区别就是其他标签是list
类型,最后使用explode
方法,单行生成多行的方式处理成目标形式。
df.explode('其他标签')
大功告成!
方法二:
文章开头提到过,既然是分组取优先级最高的值,那么不妨直接用groupby分组各用户,再对组内进行优先值查找。
def get_first_label(data):
"""判断并获取每一个分组内标签排序最上的值"""
return data[data['判断标签'] == data.head(1)['判断标签'].values[0]]
# 可先对判断标签进行排序,再groupby分组
df.sort_values('判断标签', key=lambda x: x.map({'甲': 1, '乙': 2, '丙': 3, '丁': 4}), inplace=True)
df.groupby(['用户']).apply(get_first_label).reset_index(drop=True)
结果:
/ 总结
分组查找也是在数据处理中比较常见的需求了,这里也仅仅是提供两种自己的浅显之见,其方法二,虽然看似代码行数少,但在执行效率上相比方法一略有逊色,当数据量增大时,每次groupby.apply调用函数会比较吃力,而方法一虽也有groupby,但是调用的是内部函数,且处理比较简单,自然会快一点,而作为去重,drop_duplicates当然是一把好手,该怎么处理数据还是看需求量及心情如何。
明日的太阳依旧升起,明天的我们也是大放光彩。
于二零二二年元月十四作
![](https://filescdn.proginn.com/52c458a9c413db4a0fad832dd3987d30/1033cbd01e2e819a40853e5d67bedce5.webp)
小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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