高效利用Pandas按组比较行值并分类

本文详细介绍了如何使用Pandas在数据框中按指定分组比较当前行值与其前一行值，并根据比较结果生成新的分类列。通过结合`groupby().diff()`计算组内差值和`numpy.select`进行条件判断，能够高效地实现“高于”、“低于”或“相等”的标记，适用于需要进行序列趋势分析的场景。

在数据分析中，我们经常需要对序列数据进行趋势分析，其中一项常见任务是比较当前值与前一个值的关系。当数据包含多个分组时，这种比较需要限定在每个组的内部进行。本教程将指导您如何利用Pandas和NumPy库，高效地实现按组比较行值，并根据比较结果生成一个指示关系（如“高于”、“低于”或“相等”）的新列。

1. 问题场景描述

假设我们有一个包含多组数据的数据框，每组数据都有一个序列值。我们的目标是创建一个新列，用于标记每个值与其同组前一个值之间的关系：

• 如果当前值大于前一个值，则标记为“Abv”（Above）。
• 如果当前值小于前一个值，则标记为“Blw”（Below）。
• 如果当前值等于前一个值，或该行是组内的第一个值（没有前一个值可供比较），则留空。

以下是一个示例数据框：

我们期望的输出结果如下：

2. 解决方案：分步实现

我们将使用Pandas的groupby()和diff()方法来计算组内差值，然后结合NumPy的select()函数来高效地应用条件逻辑。

2.1 准备数据

首先，创建示例数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'Ref1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'Val1': [1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据框:")
print(df)

输出：

原始数据框:
  Ref1  Val1
0    A     1
1    A     2
2    A     3
3    A     4
4    B     1
5    B     1
6    B     2
7    B     0

2.2 计算组内差值

核心的第一步是计算每个值与其同组前一个值之间的差。Pandas的groupby()结合diff()方法能够完美实现这一点。diff()方法默认计算当前元素与前一个元素之间的差值。当与groupby()结合使用时，diff()会在每个分组内部独立执行。

RoomGPT

使用AI为每个人创造梦想的房间

179

查看详情

# 按 'Ref1' 列分组，并计算 'Val1' 列的差值
s = df.groupby(['Ref1'])['Val1'].diff()

print("\n组内差值 (s):")
print(s)

输出：

组内差值 (s):
0    NaN
1    1.0
2    1.0
3    1.0
4    NaN
5    0.0
6    1.0
7   -2.0
Name: Val1, dtype: float64

从输出可以看出：

• 每个组的第一个元素（索引0和4）的差值为NaN，因为它们没有前一个值。
• Val1从1到2（索引1）差值为1.0。
• Val1从1到1（索引5）差值为0.0。
• Val1从2到0（索引7）差值为-2.0。

2.3 应用条件逻辑生成新列

现在我们有了差值序列s，接下来需要根据这些差值来生成“Abv”、“Blw”或空字符串。numpy.select()函数非常适合处理这种多条件判断的场景。

np.select(conditions, choices, default)的工作原理如下：

• conditions: 一个布尔条件列表。
• choices: 一个与conditions长度相同的列表，对应每个条件为True时要赋的值。
• default: 当所有条件都为False时要赋的默认值。

# 定义条件
conditions = [s > 0, s < 0]

# 定义对应的选择
choices = ['Abv', 'Blw']

# 当条件不满足时（s == 0 或 s 为 NaN），默认值为 None
# Pandas在显示时会将 None 视为空白
df['AbvBlw'] = np.select(conditions, choices, None)

print("\n最终结果数据框:")
print(df)

输出：

最终结果数据框:
  Ref1  Val1 AbvBlw
0    A     1   None
1    A     2    Abv
2    A     3    Abv
3    A     4    Abv
4    B     1   None
5    B     1   None
6    B     2    Abv
7    B     0    Blw

结果与期望的输出完全一致。None值在DataFrame的显示中通常表现为空白。

3. 完整代码示例

将上述步骤整合到一起，得到完整的解决方案代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 准备数据
data = {
    'Ref1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'Val1': [1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据框:")
print(df)

# 2. 计算组内差值
# 按 'Ref1' 列分组，并计算 'Val1' 列与前一行的差值
s = df.groupby(['Ref1'])['Val1'].diff()

# 3. 应用条件逻辑生成新列
# 定义条件：差值大于0，差值小于0
conditions = [s > 0, s < 0]

# 定义对应的选择：'Abv'（高于），'Blw'（低于）
choices = ['Abv', 'Blw']

# 使用 np.select 根据条件赋值。
# 当 s == 0 (相等) 或 s 为 NaN (组内第一行) 时，赋默认值 None，
# 在Pandas中通常显示为空白。
df['AbvBlw'] = np.select(conditions, choices, None)

print("\n最终结果数据框:")
print(df)

4. 注意事项与总结

• groupby().diff()的特性：diff()方法在每个分组的第一个元素处会产生NaN，因为没有前一个元素可以比较。这正是我们希望这些位置留空的原因，np.select的default=None能够自然地处理这种情况。
• numpy.select()的效率：np.select()是一个非常高效的函数，特别适用于处理多个条件判断的场景，它比使用一系列的df.loc或嵌套的np.where更简洁和高效。
• 数据类型：新生成的AbvBlw列的数据类型将是object（字符串），因为其中包含字符串和None。
• 可读性与维护性：这种方法将数据转换和条件判断逻辑清晰地分离，提高了代码的可读性和可维护性。
• 扩展性：如果需要添加更多条件（例如，当差值在某个特定范围内时），只需相应地扩展conditions和choices列表即可。

通过本教程，您已经掌握了如何利用Pandas的强大分组功能和NumPy的条件选择能力，高效地对数据框进行组内行值比较和分类。这种方法在金融数据分析、时间序列分析以及任何需要追踪序列变化趋势的场景中都非常有用。

以上就是高效利用Pandas按组比较行值并分类的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！