本文档旨在提供一种高效的方法，利用 Pandas 和 NumPy，在 Pandas DataFrame 的 Group 内，将每一行的数据添加到 Group 内的每一行。这种操作在数据分析中经常遇到，例如在赛马数据中，需要将每匹马的信息添加到同一场比赛的其他马匹的信息中。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用该方法。
问题描述
假设我们有一个包含赛马数据的 DataFrame，其中数据按 raceId 分组。我们希望将同一场比赛中每匹马的特定数据（例如 horseId、position、weight）添加到该场比赛的其他所有马匹的数据中。最终，DataFrame 的每一行都包含该场比赛中所有马匹的相关信息。
解决方案
以下是如何使用 Pandas 和 NumPy 实现此目标的步骤：
1. 导入必要的库
首先，导入 Pandas 和 NumPy 库：
import pandas as pdimport numpy as np
2. 定义 roll 函数
定义一个名为 roll 的函数，该函数接受一个 DataFrame Group 作为输入，并使用 NumPy 滚动和索引值。此函数将 DataFrame 转换为 NumPy 数组，然后使用 NumPy 的高级索引功能来创建所有可能的行组合。最后，将结果转换回 DataFrame，并添加适当的列名。
def roll(g): a = g.to_numpy() x = np.arange(len(a)) return pd.DataFrame(a[((x[:,None] + x)%len(a)).ravel()].reshape(len(a), -1), index=g.index, columns=[f'{c}_{i+1}' for i in x for c in g.columns])
代码解释:
g.to_numpy(): 将 DataFrame Group 转换为 NumPy 数组，以便使用 NumPy 的高效操作。np.arange(len(a)): 创建一个从 0 到 Group 长度的数组，用于后续的索引操作。((x[:,None] + x)%len(a)).ravel(): 这是核心部分，它使用 NumPy 的广播和取模操作来生成所有可能的行索引组合。x[:,None]：将 x 转换为列向量。x[:,None] + x：将列向量 x 与行向量 x 相加，得到一个二维数组，其中每个元素 (i, j) 的值为 i + j。%len(a)：对每个元素进行取模操作，确保索引值在 Group 长度范围内。.ravel()：将二维数组展平为一维数组，包含所有滚动后的索引。a[((x[:,None] + x)%len(a)).ravel()].reshape(len(a), -1): 使用生成的索引从原始 NumPy 数组 a 中选择相应的行，并将其重塑为 DataFrame 的形状。pd.DataFrame(…): 将结果转换为 Pandas DataFrame。columns=[f'{c}_{i+1}’ for i in x for c in g.columns]: 为新的 DataFrame 列添加后缀，以便区分不同的马匹数据。
3. 分组和应用 roll 函数
使用 Pandas 的 groupby 方法按 meetingId 和 raceId 列对 DataFrame 进行分组。然后，使用 apply 方法将 roll 函数应用于每个 Group。
cols = ['meetingId', 'raceId']out = (data_orig_df.groupby(cols) .apply(lambda g: roll(g.drop(columns=cols))) .reset_index(cols) )
代码解释:
data_orig_df.groupby(cols): 按 meetingId 和 raceId 列对 DataFrame 进行分组。.apply(lambda g: roll(g.drop(columns=cols))): 将 roll 函数应用于每个 Group。在应用之前，我们使用 g.drop(columns=cols) 移除分组列，因为这些列不需要滚动。.reset_index(cols): 将分组列恢复为 DataFrame 的普通列。
4. 完整代码示例
import pandas as pdimport numpy as npdata_orig = { 'meetingId': [178515] * 6, 'raceId': [879507] * 6, 'horseId': [90001, 90002, 90003, 90004, 90005, 90006], 'position': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'weight': [51, 52, 53, 54, 55, 56],}data_orig_df = pd.DataFrame(data_orig)def roll(g): a = g.to_numpy() x = np.arange(len(a)) return pd.DataFrame(a[((x[:,None] + x)%len(a)).ravel()].reshape(len(a), -1), index=g.index, columns=[f'{c}_{i+1}' for i in x for c in g.columns])cols = ['meetingId', 'raceId']out = (data_orig_df.groupby(cols) .apply(lambda g: roll(g.drop(columns=cols))) .reset_index(cols) )print(out)
5. 结果
out DataFrame 将包含所需的结果，其中每一行都包含该场比赛中所有马匹的相关信息。
注意事项
此方法假设每个 Group 中的行数是固定的。如果 Group 中的行数不同，则需要调整 roll 函数中的索引逻辑。此方法在处理大型数据集时可能会占用大量内存。在这种情况下，可以考虑使用其他方法，例如循环遍历 Group 并手动添加数据。
总结
本文介绍了一种使用 Pandas 和 NumPy 在 DataFrame Group 内添加数据的高效方法。通过使用 NumPy 的高级索引功能，我们可以避免使用循环，从而提高代码的性能。 这种技术在数据分析中非常有用，特别是在需要将同一组中的数据组合在一起时。 记住，在处理大型数据集时，要考虑内存使用情况，并根据需要调整代码。
以上就是使用 Pandas 和 NumPy 在 Group 内添加数据的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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