python - pandas 使用 groupby 变换创建 bool 列

Question

我正在尝试在 df 上使用 GroupBy.transform 创建一个 bool 列，如下所示，

id    type
1     1.00000
1     1.00000
2     2.00000
2     3.00000
3     2.00000

代码如下，

df['has_two'] = df.groupby('id')['type'].transform(lambda x: x == 2)

但 has_two 不是 bool 值，而是浮点值，例如0.0。我想知道为什么会这样。

更新

我创建了一个测试用例，

df = pd.DataFrame({'id':['1', '1', '2', '2', '3'], 'type':[1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0]})
df['has_2'] = df.groupby('id')['type'].transform(lambda x: x == 2)

这给了我，

   id  type  has_2
0  1   1.0    0.0
1  1   1.0    0.0
2  2   2.0    1.0
3  2   1.0    0.0
4  3   2.0    1.0

如果我按照jezrael的建议使用df['has_2'] = df['type'] == 2，那就没问题了，

   id  type  has_2
0  1   1.0  False
1  1   1.0  False
2  2   2.0   True
3  2   1.0  False
4  3   2.0   True

我在 Python 3.5.2 上使用 pandas==0.20.3。我想知道发生了什么事，我需要更新 pandas 或 python 3 吗？

更新

将 pandas 更新为 0.22.0 修复了此问题。

Answer 1

对我来说它工作得很好，我得到 bool 列:

df['has_two'] = df.groupby('id')['type'].transform(lambda x: x == 2)
print (df)
   id  type  has_two
0   1   1.0    False
1   1   1.0    False
2   2   2.0     True
3   2   3.0    False
4   3   2.0     True

但也许只能比较列:

df['has_two'] = df['type'] == 2
print (df)
   id  type  has_two
0   1   1.0    False
1   1   1.0    False
2   2   2.0     True
3   2   3.0    False
4   3   2.0     True