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基于另一个数据帧在Pandas中创建新列

dataframe pandas python

sacuL · 技术社区 · 7 年前

我需要根据第二个数据帧的属性向现有熊猫数据帧添加一列。我举了一个简单的例子来说明我的确切要求。

我有两个数据帧,一个表示成对的名称,另一个表示两个个体之间的交互:

    >>> names
    id_a   id_b
0    ben   jack
1   jack    ben
2   jill   amir
3  wilma   jill
4   amir  wilma

>>> interactions
  individual1 individual2
0        jill        jack
1        jack        jill
2       wilma        jill
3        amir        jill
4        amir        jack
5        jack        amir
6        jill        amir

我需要的基本上是:对于 names ,我需要计算这两个名称之间的交互次数 interactions 在哪儿 names['id_a'] 要么是 interactions['individual1'] 或 interactions['individual2'] 以及 names['id_b'] 要么是 交互['individual1'] 或 交互['individual2'] . 此计数需要包含在列中 num_interactions 对于名称中的所有行,即使名称重复(即,如果有一行id\u a是ben,id\u b是jack,而有一行这些名称是颠倒的(id\u a是jack,id\u b是ben),这两行都应包含num\u交互)

生成的数据帧如下所示:

>>> names
    id_a   id_b  num_interactions
0    ben   jack               0.0
1   jack    ben               0.0
2   jill   amir               2.0
3  wilma   jill               1.0
4   amir  wilma               0.0
    enter code here

我所做的一切

这很好用,但很难看,很难读,效率很低,我知道一定有更好的方法!也许是某种形式的合并,但我真的不知道它如何适用于复杂的标准。。。

for i in range(len(names)):
    names.loc[i, 'num_interactions'] = len(
        interactions[((interactions['individual1'] == names.loc[i, 'id_a']) &
                      (interactions['individual2'] == names.loc[i, 'id_b'])) |
                     ((interactions['individual2'] == names.loc[i, 'id_a']) &
                      (interactions['individual1'] == names.loc[i, 'id_b']))
                     ])

复制示例数据帧

如果您想处理这个问题,可以使用它来复制上面的虚拟数据帧。

import pandas as pd
names = pd.DataFrame(data={'id_a': ['ben', 'jack', 'jill', 'wilma', 'amir'],
                           'id_b': ['jack', 'ben', 'amir', 'jill', 'wilma']})

interactions = pd.DataFrame(data={'individual1': ['jill', 'jack',
                                                  'wilma', 'amir',
                                                  'amir', 'jack', 'jill'],
                                  'individual2': ['jack', 'jill', 'jill',
                                                  'jill', 'jack', 'amir',
                                                  'amir']})

提前感谢!

2 回复 | 直到 7 年前

cs95 abhishek58g 7 年前

假设顺序无关紧要,您可以按列对每个数据帧进行排序。对于第二个数据帧,计算每组与 groupby + count 然后执行左外侧 merge 在结果和第一个数据帧上。

i = pd.DataFrame(np.sort(names, axis=1))
j = pd.DataFrame(np.sort(interactions, axis=1))

k = j.groupby(j.columns.tolist())[0].count().reset_index(name='count')

df = i.merge(k, on=[0, 1], how='left')\
      .fillna(0)\
      .rename(columns={0 : 'id_a', 1 : 'id_b'})
df.iloc[:, :2] = names.values

df

   id_a   id_b  count
0   ben   jack    0.0
1   ben   jack    0.0
2  amir   jill    2.0
3  jill  wilma    1.0
4  amir  wilma    0.0

mm441 7 年前

抱歉,这是一个有点丑陋,我如何添加新的专栏等,但你可以得到的想法,并改善它。。。首先,我假设名称中的所有对都是唯一的。所以我给每一对都一个ID

names_ids = pd.DataFrame(pd.concat([names.iloc[:, 0] + '-' + names.iloc[:, 1],
                         names.iloc[:, 1] + '-' + names.iloc[:, 0]], 
                                   axis=0), 
                         columns=['pair'])
names_ids['id'] = names_ids.index
names_ids.index = names_ids.pair

然后我将这些ID和交互连接起来,在交互中再次翻转每对ID

interactions_new = pd.DataFrame(pd.concat([interactions.iloc[:, 0] + '-' + interactions.iloc[:, 1],
                               interactions.iloc[:, 1] + '-' + interactions.iloc[:, 0]],
                                          axis=0),
                                columns=['pair'])
interactions_new['count'] = np.ones(len(interactions_new))

count_id = interactions_new.join(names_ids['id'], on='pair', how='left').groupby('id').count().loc[:, ['count']]
count_id['id'] = count_id.index

因此,最后我只需计算交互中的每个id:

names_ids.index = names_ids.id
result = count_id.join(names_ids.pair.iloc[:len(names_ids)/2], on='id', how='left')
result['count'] /= 2
print result

丑陋但没有循环,我得到:

     count   id        pair
id                         
2.0      2  2.0   jill-amir
3.0      1  3.0  wilma-jill