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python - 在类别 : Equivalent of R's ddply in Python? 内计算

coder 2023-08-15 原文

我有一些 R 代码需要移植到 python。然而，R 神奇的 data.frame 和 ddply 使我无法找到在 python 中执行此操作的好方法。

示例数据(R):

x <- data.frame(d=c(1,1,1,2,2,2),c=c(rep(c('a','b','c'),2)),v=1:6)

示例计算:

y <- ddply(x, 'd', transform, v2=(v-min(v))/(max(v)-min(v)))

示例输出:

  d c v  v2
1 1 a 1 0.0
2 1 b 2 0.5
3 1 c 3 1.0
4 2 a 4 0.0
5 2 b 5 0.5
6 2 c 6 1.0

所以这是我对那里的 pythonistas 的问题:你将如何做同样的事情？您有一个包含几个重要维度的数据结构。

对于每个 (c) 和每个 (d) 计算 (v-min(v))/(max(v)-min(v))) 并将其与相应的 (d,c) 对相关联。

请随意使用您想要的任何数据结构，只要它们在相当大的数据集(适合内存的数据集)上速度很快即可。

最佳答案

确实pandas在 Python 中是正确的(而且我相信是唯一的)工具。它没有 plyr 那么神奇，但这里是如何使用 groupby 功能做到这一点:

df = DataFrame({'d' : [1.,1.,1.,2.,2.,2.],
                'c' : np.tile(['a','b','c'], 2),
                'v' : np.arange(1., 7.)})
# in IPython
In [34]: df
Out[34]: 
   c  d  v
0  a  1  1
1  b  1  2
2  c  1  3
3  a  2  4
4  b  2  5
5  c  2  6

现在写一个小的转换函数:

def f(group):
    v = group['v']
    group['v2'] = (v - v.min()) / (v.max() - v.min())
    return group

请注意，这也处理 NA，因为 v 变量是 pandas Series 对象。

现在按 d 列分组并应用 f:

In [36]: df.groupby('d').apply(f)
Out[36]: 
   c  d  v  v2 
0  a  1  1  0  
1  b  1  2  0.5
2  c  1  3  1  
3  a  2  4  0  
4  b  2  5  0.5
5  c  2  6  1

关于python - 在类别 : Equivalent of R's ddply in Python? 内计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7762454/

Equivalentpythoncode39sectionr

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