我有一个时间序列数据框，其中包含数千个加油站的汽油价格 (uuid)，多年来每天更新多次。
(可通过:git clone https://dev.azure.com/tankerkoenig/tankerkoenig-data/_git/tankerkoenig-data )
df =
datetime,uuid,diesel,e5,e10
2018-01-31 00:01:06+01,c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2,1.239,1.419,1.399
2018-01-31 00:03:06+01,6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a,1.249,1.419,1.399
我想添加一个功能列，告诉每个柴油的每日 价格。min() 和 max() 值，每个 uuid(加油站)的 e5,e10
因此我添加一个日期列:
df['date'] = index.date
然后对数据框进行分组:
df.groupby(['uuid','date','datetime']).sum()
diesel e5 e10
uuid date datetime
00006210-0037-4444-8888-acdc00006210 2018-01-01 2018-01-01 06:33:06 1.189 1.389 1.369
2018-01-01 06:39:05 1.189 1.349 1.329
我现在如何添加特定于组的列。 我想使用 GroupBy.apply() 可能是一种方法，但这非常慢或不起作用。
def fun(df):
df['diesel_low'] = df['diesel'].min()
return df
df.groupby(['uuid','date','datetime']).apply(lambda x: fun(x))
最佳答案
我相信您需要通过 GroupBy.agg 进行聚合，然后展平列中的 MultiIndex 并按 DataFrame.reset_index 将索引转换为列:
print (df)
uuid diesel e5 \
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 15 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 9 4
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 19 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 12 9
e10
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 4
2018-01-31 00:03:06+01:00 1
2018-01-31 00:01:06+01:00 5
2018-01-31 00:03:06+01:00 12
df['date'] = df.index.date
cols = ['diesel','e5','e10']
df1 = df.groupby(['uuid','date'])[cols].agg([('low', 'min'),('high', 'max')])
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
print (df1)
diesel_low diesel_high \
uuid date
6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 2018-01-31 9 12
c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 2018-01-31 15 19
e5_low e5_high e10_low \
uuid date
6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 2018-01-31 4 9 1
c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 2018-01-31 1 1 4
e10_high
uuid date
6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 2018-01-31 12
c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 2018-01-31 5
df = df.join(df1, on=['uuid','date'])
print (df)
uuid diesel e5 \
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 15 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 9 4
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 19 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 12 9
e10 date diesel_low diesel_high e5_low \
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 4 2018-01-31 15 19 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 1 2018-01-31 9 12 4
2018-01-31 00:01:06+01:00 5 2018-01-31 15 19 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 12 2018-01-31 9 12 4
e5_high e10_low e10_high
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 1 4 5
2018-01-31 00:03:06+01:00 9 1 12
2018-01-31 00:01:06+01:00 1 4 5
2018-01-31 00:03:06+01:00 9 1 12
另一个解决方案:
df['date'] = df.index.date
cols = ['diesel','e5','e10']
df1 = df.groupby(['uuid','date'])[cols].transform('max').add_suffix('_high')
df2 = df.groupby(['uuid','date'])[cols].transform('min').add_suffix('_low')
df = pd.concat([df, df1, df2], axis=1)
print (df)
uuid diesel e5 \
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 15 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 9 4
2018-01-31 00:01:06+01:00 c03c846e-64ec-437f-9a52-9eda8088c4b2 19 1
2018-01-31 00:03:06+01:00 6dc575da-3c85-430c-a17a-6efdae0dcf5a 12 9
e10 date diesel_high e5_high e10_high \
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 4 2018-01-31 19 1 5
2018-01-31 00:03:06+01:00 1 2018-01-31 12 9 12
2018-01-31 00:01:06+01:00 5 2018-01-31 19 1 5
2018-01-31 00:03:06+01:00 12 2018-01-31 12 9 12
diesel_low e5_low e10_low
datetime
2018-01-31 00:01:06+01:00 15 1 4
2018-01-31 00:03:06+01:00 9 4 1
2018-01-31 00:01:06+01:00 15 1 4
2018-01-31 00:03:06+01:00 9 4 1
关于python - 将特定于组的功能添加到 pandas 数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56042202/