Python Pandas : conditional subtraction

Question

我想对数据帧执行条件减法(如第一张图所示)。

基本上，这就是我想做的:

1. 减去我和你之间食物和衣服的 col1 和 col2 值，并为差值创建新行。

由于第一行有“food”和“me”，第三行有“food”和“you”，因此您需要从第一行中减去第三行的 col1 和 col2 的值 (300 - 600 = -300，200 - 500 = -300)。

由于第二行有“clothing”和“me”，第四行有“clothing”和“you”，因此从第二行中减去第四行的 col1 和 col2 的值 (500 - 200 = 300和 600 - 700 = -100)。

如何使用 Pandas 数据框实现此功能？

Answer 1

您可以使用 pd.concat、groupby 并利用 Pandas 基于索引的数据内在对齐来实现此目的:

输入df:

df = pd.DataFrame({'type1':['food','clothing','food','clothing'],'type2':['me','me','you','you'],'col1':[300,500,600,200],'col2':[200,600,500,700]})


pd.concat([df.set_index(['type1','type2'])
  .groupby('type1')
  .apply(lambda x: x.iloc[0]-x.iloc[1])
  .assign(type2='us')
  .set_index('type2', append=True),
  df.set_index(['type1','type2'])]).reset_index()

对于 0.20.0 之前的 Pandas

pd.concat([df.set_index(['type1','type2'])
  .groupby(level=0)
  .apply(lambda x: x.iloc[0]-x.iloc[1])
  .assign(type2='us')
  .set_index('type2', append=True),
  df.set_index(['type1','type2'])]).sort_index(level=[1,0]).reset_index()

输出:

      type1 type2  col1  col2
0  clothing    us   300  -100
1      food    us  -300  -300
2      food    me   300   200
3  clothing    me   500   600
4      food   you   600   500
5  clothing   you   200   700