python - 从数据帧创建数组，以一列值作为引用

Question

我几天前就在处理这个问题，但找不到答案。希望你能帮我。

这是我的数据框:

   Date              Attribute       Quantity
0 2017-12-14           large          -39
0 2017-12-15           large          -80
1 2017-12-15           large          -30
2 2017-12-14           short          -15
2 2017-12-15           short          -100
4 2017-12-15           short          -10
1 2017-12-15           short           20
3 2017-12-15           short           60
3 2017-12-15            big            80
5 2017-12-15            big           104 

我想做什么？我想计算XIRR对于每个属性项目。为此，我需要 Date 和 Quantity (作为数组)，但基于第二列中列出的每个 Attribute 项。例如，给定large，我想提取large的日期和数量(作为数组)。

鉴于此，我认为我最好的选择是根据 Attibute 列创建特定数组，然后执行上述函数(如果您考虑解决此问题的另一种方法，请告诉我)。因此，我生成了一个数组 df1= df[['Date','Quantity']].as_matrix() ，它产生

[[Timestamp('2017-12-14 00:00:00') -39]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -80]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -30]
 [Timestamp('2017-12-14 00:00:00') -15]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -100]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -10]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -20]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') 60]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -80]
 [Timestamp('2017-12-15 00:00:00') 104]]

如您所见，该数组包含所有属性，但我想根据 Attribute 列中的每个属性获得类似 For/every 函数的内容。我怎样才能做到这一点？ 这是实现我最终目标的最佳方法/替代方案吗？

任何帮助将不胜感激。

PD:我应该提到，我想要使用的函数作为一个组来处理属性(因为它需要日期和数量，全部一起)。它的工作方式类似于groupby。

谢谢

Answer 1

考虑对 DataFrame 的每一行应用一个函数:

def row_func(row):
    if row['Atribute'] == 'large':
        return row['quantity']
    etc...

df['new_column'] = df.apply(row_func, axis=1)