我想根据每一行的现有列获取新列的 bool 值，示例 dataframe 是，
key doc_no_list amount date doc_no
a1 [1,2] 1.0 2017-10-01 1
a2 [2,1] 1.0 2017-10-01 2
a3 [3] 2.0 2017-10-02 3
a4 [4,5] 3.0 2017-10-03 4
a5 [5,4] 3.0 2017-10-04 5
a6 [2,6] 4.0 2017-10-05 2
a7 [6,2] 4.0 2017-10-05 6
对于具有键 a1 和 a2 的行，它们的 doc_no(不唯一)放在列表 [1,2 ] 或 [2,1](此列表一直保持唯一性，即没有重复的 doc_no)，因为它们具有相同的数量 值。
现在，对于大小 > 1 的 doc_no_list 值，我想检查每个 doc_no_list 中对应于每个 doc_no 的行是否具有相同的 date 和 amount 值，如果有，将 True 放入新列 same_date。所以结果 dataframe 应该是这样的，
key doc_no_list amount date doc_no same_date
a1 [1,2] 1.0 2017-10-01 1 True
a2 [2,1] 1.0 2017-10-01 2 True
a3 [3] 2.0 2017-10-02 3 nan
a4 [4,5] 3.0 2017-10-03 4 False
a5 [5,4] 3.0 2017-10-04 5 False
a6 [2,6] 4.0 2017-10-05 2 True
a7 [6,2] 4.0 2017-10-05 6 True
我想知道最好的方法是什么。
最佳答案
与其使用包含列表的列，我更希望为该“文档组”设置一个 ID:
In [11]: df["doc_group"] = df.doc_no_list.apply(lambda ls: hash(tuple(sorted(ls))))
In [12]: df
Out[12]:
key doc_no_list amount date doc_no doc_group
0 a1 [1, 2] 1.0 2017-10-01 1 3713081631934410656
1 a2 [2, 1] 1.0 2017-10-01 2 3713081631934410656
2 a3 [3] 2.0 2017-10-02 3 3430021387564
3 a4 [4, 5] 3.0 2017-10-03 4 3713084879518070856
4 a5 [5, 4] 3.0 2017-10-04 5 3713084879518070856
5 a6 [2, 6] 4.0 2017-10-05 2 3713082714458328131
6 a7 [6, 2] 4.0 2017-10-05 6 3713082714458328131
注意:您之前可以在没有 hash.tuple.sorted 的情况下执行此操作，例如如果你有自己的 id!
现在你可以使用 groupby 机制了:
In [13]: df.groupby("doc_group")["date"].transform(lambda x: len(x.unique()) == 1)
Out[13]:
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 True
6 True
Name: date, dtype: bool
In [14]: df["same_date"] = df.groupby("doc_group")["date"].transform(lambda x: len(x.unique()) == 1)
关于python - Pandas 根据每行的现有列获取新列的 bool 值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47020074/