我想为分组列的每一组创建一个基于组和阈值的列,以便从另一列截断。
数据框如下:
df_in ->
unique_id myvalue identif
0 CTA15 19.0 TOP
1 CTA15 22.0 TOP
2 CTA15 28.0 TOP
3 CTA15 18.0 TOP
4 CTA15 22.4 TOP
5 AC007 2.0 TOP
6 AC007 2.3 SDME
7 AC007 2.0 SDME
8 AC007 5.0 SDME
9 AC007 3.0 SDME
10 AC007 31.4 SDME
11 AC007 4.4 SDME
12 CGT6 9.7 BTME
13 CGT6 44.5 BTME
14 TVF5 6.7 BTME
15 TVF5 9.1 BTME
16 TVF5 10.0 BTME
17 BGD1 1.0 BTME
18 BGD1 1.6 NON
19 GHB 51.0 NON
20 GHB 54.0 NON
21 GHB 4.7 NON
所以我创建了一个基于“identif”列的每一组的字典:
md = {'TOP': 22, 'SDME': 10, 'BTME': 20, 'NON':20}
所以我的目标是根据以下条件创建一个新列,比如“chk”:
如果“identif”列与字典“md”中的键匹配,并且该键的值大于“myvalue”列中的相应值,那么我将得到 1,否则为 0。
但是,我正在尝试找到一种使用 map/groupby/apply 创建新输出数据框的好方法。我现在正在使用如下函数做一个非常低效的方法(这在百万行的真实数据上花费了大量时间):
def myfilter(df, idCol, valCol, mydict):
for index,row in df.iterrows():
for key, value in mydict.items():
if row[idCol] == key and row[valCol] >= value:
df['chk'] = 1
elif row[idCol] == key and row[valCol] < value:
df['chk'] = 0
return df
通过以下调用获取输出:
df_out = myfilter(df_in, 'identif', 'myvalue', md)
所以我的输出将是:
df_out ->
unique_id myvalue identif chk
0 CTA15 19.0 TOP 0
1 CTA15 22.0 TOP 1
2 CTA15 28.0 TOP 1
3 CTA15 18.0 TOP 0
4 CTA15 22.4 TOP 1
5 AC007 2.0 TOP 0
6 AC007 2.3 SDME 0
7 AC007 2.0 SDME 0
8 AC007 5.0 SDME 0
9 AC007 3.0 SDME 0
10 AC007 31.4 SDME 1
11 AC007 4.4 SDME 0
12 CGT6 9.7 BTME 0
13 CGT6 44.5 BTME 1
14 TVF5 6.7 BTME 0
15 TVF5 9.1 BTME 0
16 TVF5 10.0 BTME 0
17 BGD1 1.0 BTME 0
18 BGD1 1.6 NON 0
19 GHB 51.0 NON 1
20 GHB 54.0 NON 1
21 GHB 4.7 NON 0
这可行,但效率极低,并且希望有更好的方法来做到这一点。