我有一个 df (dfA)，其中包含 6 个国家的出生预期生命周期和每年 GDP。具有以下 structure :
country year expectancy gdp difference
chile 2000 60 1bn NA
chile 2001 63 1.5bn 0.5bn
chile 2002 65 2.5bn 0.5bn
chile 2003 68 3.5bn 1.0bn
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chile 2015 80 10bn 10bn
每行代表一个国家/地区每年的数据(GDP、预期等)，涵盖 2000 年至 2015 年，涉及 6 个国家/地区。
我创建了一个新的数据框架来存储每个国家的重要整体变量，例如每个国家的 GDP 增量(2015 年的 GDP 减去 2000 年的 GDP)。新的 df (dfB) 看起来像 this :
country startEndDelta (dummydata)
Chile x
China y
Germany z
Mexico a
USA b
Zimbabwe c
我想要做的是在我的 newdf 中添加一个新列，显示每个国家的 GDP 增幅最大的年份。
我已经能够计算年份，但我首先必须创建另一个仅包含一个国家/地区记录的数据框。 Here I do it the way I metioned before.
我希望这样做的方式类似于:
dfB['biggestDeltaYear'] = ?year with the biggest increase in GDP?
这一行代码填充 dfB 中我的新列“biggestDeltaYear”的每一行。
我有什么选择？
非常感谢
最佳答案
也许你可以尝试使用 pandas.DataFrame 的 groupby() 方法
dfA.groupby('country').apply(lambda x:x['year'].iloc[x['difference'].argmax()])
关于python - 如何根据 dfB 中的列/行值，使用另一个数据帧 (dfB) 中的值填充 pandas 数据帧 (dfA) 列 "A"？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60425574/