如何在 Pandas 数据框中按列分组并比较列？
2024-03-21 01:40:53
Pandas 数据框中按列分组后比较列：全面指南
简介
在数据分析中，经常需要比较不同列或不同组中的数据。Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，提供了各种方法来实现此类操作。本文将指导您如何使用 Pandas 按列分组，并将特定列与参考列进行比较。
问题场景
假设您有一个 Pandas 数据框 dat，其中包含列 A、B、C 和 Ground_Truth，如下所示：
import pandas as pd
dat = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
'Ground_Truth': [1, 6, 1, 6, 1]
})
我们的目标是将列 A 和 B 与参考列 Ground_Truth 分别比较，但我们希望在按列 C 分组后执行此操作。
解决方案
为了解决这个问题，可以使用 Pandas 的 apply() 函数和 lambda 函数。lambda 函数允许我们在按组应用函数时指定要执行的操作。具体步骤如下：
-
按列
C分组： 使用dat.groupby('C')按列C对数据框分组。 -
应用 lambda 函数： 使用
lambda x: ...创建一个 lambda 函数，其中x是分组后的数据框。 -
比较列： 在 lambda 函数中，使用
x['A'] == x['Ground_Truth']和x['B'] == x['Ground_Truth']比较列A和B是否等于列Ground_Truth。 -
组合结果： 使用
and运算符将比较结果组合起来，只有当两个比较都为真时才返回 True。 -
设置 axis=1： 将
axis=1参数传递给apply()函数，指示在列上应用 lambda 函数。
完整的代码如下：
result = dat.groupby('C').apply(lambda x: x['A'] == x['Ground_Truth'] and x['B'] == x['Ground_Truth'], axis=1)
result 变量现在是一个布尔系列，其中每个元素表示特定组中列 A 和 B 是否都等于列 Ground_Truth。
示例输出
>>> result
C
A True
B False
A True
B False
A True
Name: A == Ground_Truth & B == Ground_Truth, dtype: bool
结论
通过使用 Pandas 的 apply() 函数和 lambda 函数，我们可以灵活地按组比较列。这种方法可以有效处理复杂的比较场景，特别是在需要比较不同组中的多个列时。
常见问题解答
- 为什么需要
axis=1参数？axis=1参数指定在列上应用 lambda 函数，而不是行。这对于按列比较列非常重要。 - 我可以比较多个列吗？ 是的，您可以通过在 lambda 函数中添加更多比较来比较多个列。
- 如果我有嵌套分组，该如何处理？ 可以使用
apply()函数嵌套多个分组。例如，dat.groupby(['C', 'D']).apply(...)将按列C和D嵌套分组。 - 我可以自定义 lambda 函数输出吗？ 是的，lambda 函数可以返回任何值，包括自定义数据结构或对象。
- 如何处理丢失或空值？ 处理丢失或空值需要谨慎。您可以使用
fillna()或dropna()函数预处理数据，或者在 lambda 函数中显式处理空值。
