使用户定义的函数与 df.groupby Pandas 兼容

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了使用户定义的函数与 df.groupby Pandas 兼容，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决使用户定义的函数与 df.groupby Pandas 兼容？

假设我有一个函数可以对某个数据框执行一些计算，其中索引是要考虑的变量，列是年份。例如

df:

       1980    1981    1982 .....
var1
var2
var3
.
.
.   

def fun(col_df):
    var_new=var1+var2/var3
    var_new+=df.iloc[:,df.columns.get_loc(col_df+1)].iloc['var_new']

现在假设我有一个数据框 frame，其中观测值由年份和 ID 变量标识。此类标识符作为列进行处理。

frame:

        date  ID  var1 var2 var3...
0       1980  1   
1       1980  2
2       1981  1
3       1981  2
4       1982  1
5       1982  2

.
.
.   

我想让函数 fun 与 pandas 中的 groupby() 方法兼容。特别是我的想法是运行

frame.groupby('ID').transform('fun')

在我将 frame 转换为与 df 相同的形式之后，fun 可以毫无问题地应用。我怎样才能做到这一点？重写函数 fun 是否更好，以便它可以逐行应用，请记住，我将不得不处理 ````frame``` 形式的数据帧，它有 2标识符的类型（而不是 1）但在列中表示？

解决方法

def f(x,col):
    return df.loc[x.index,col]*x

df['g'] = df.groupby('b')['c'].transform(f,col='d')

print(df)

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的使用户定义的函数与 df.groupby Pandas 兼容全部内容，希望文章能够帮你解决使用户定义的函数与 df.groupby Pandas 兼容所遇到的程序开发问题。

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