这是一个很复杂的问题，因为我可以找到其中每一个是如何单独完成的，但我想将它们放在一起，特别是按组应用。目标是使用 2 个值作为范围，并在给定设定间隔的情况下在它们之间插入值。接下来我想要一个包含运行总和的列(但是，我对此很熟悉。这是我在 groupby 中不理解的插值函数)。
如前所述，我从一个基础的开始，它工作得很好，即:
df = pd.DataFrame({'minute':[1,3,4,5,8],'value':[1,4,7,10,13]})
max_value = df['minute'].max()
df.index = df.minute
df2 = pd.DataFrame({'minute':range(0,max_value), 'Value':0})
df2.index = df2.minute
df2.value = df.value
df2= df2.fillna(0)
但现在给定了一个额外的列，我如何将其应用于 'id' 'a' 和 id 'h'？
所以给定这个数据框:
df = pd.DataFrame([['a', '0', '10'],
['a', '1', '10'],
['h', '2', '15'],
['a', '1', '10'],
['h', '3', '20'],
['h', '13', '5']], columns = ['id','minute','value'])
我想生成这个输出，它将按 id 列分组，按 minute 列插值，其中 min 为 0，max 为 max该列中的值，并在值列中输入 0。
示例输出:
id minute value sum
a 0 10 10
a 1 20 30
a 2 0 30
a 3 0 30
a 4 0 30
a 5 0 30
a 6 0 30
a 7 0 30
a 8 0 30
a 9 0 30
a 10 0 30
a 11 0 30
a 12 0 30
a 13 0 30
h 0 0 0
h 1 0 0
h 2 15 15
h 3 20 35
h 4 0 35
h 5 0 35
h 6 0 35
h 7 0 35
h 8 0 35
h 9 0 35
h 10 0 35
h 11 0 35
h 12 0 35
h 13 5 40
最佳答案
您可以尝试使用 from_product 创建一个 MultiIndex方法，然后用它重建索引。然后使用 groupby.cumsum 创建您的“总和”列:
min_idx = np.arange(df['minute'].max() + 1)
m_idx = pd.MultiIndex.from_product([df['id'].unique(), min_idx], names=['id', 'minute'])
df_new = df.set_index(['id', 'minute']).reindex(m_idx, fill_value=0).reset_index()
df_new['sum'] = df_new.groupby('id')['value'].cumsum()
df_new
[出]
id minute value sum
0 a 0 10 10
1 a 1 10 20
2 a 2 0 20
3 a 3 0 20
4 a 4 0 20
5 a 5 10 30
6 a 6 0 30
7 a 7 0 30
8 a 8 0 30
9 a 9 0 30
10 a 10 0 30
11 a 11 0 30
12 a 12 0 30
13 a 13 0 30
14 h 0 0 0
15 h 1 0 0
16 h 2 15 15
17 h 3 20 35
18 h 4 0 35
19 h 5 0 35
20 h 6 0 35
21 h 7 0 35
22 h 8 0 35
23 h 9 0 35
24 h 10 0 35
25 h 11 0 35
26 h 12 0 35
27 h 13 5 40
关于python - Pandas 在 2 个给定数字之间进行插值，给定步长并在 groupby 内，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54883469/