pandas - 熊猫每行获得上下栅栏

Question

我的输入数据框是；

Grp          A          B       C
Men          10         15      20
Women        15         10      25
Baby         5          10      20
Men          3          8       25
Men          7          5       30
Baby         5          2       8
Women        10         6       3

我怎样才能为独特的群体获得这个上下围栏？

期望的输出是；

GRP        Upper_A     Lower_A      Upper_B     Lower_B   Upper_C   Lower_C
Men
Women
Baby

你能帮我解决这个问题吗？PS：上限和下限是box和whisker的值。

Answer 1

采用：

new_df=( df.groupby('Grp').agg(Upper_A=('A','max'),Lower_A=('A','min'),
                             Upper_B=('B','max'),Lower_B=('B','min'),
                             Upper_C=('C','max'),Lower_C=('C','min'))
         .reset_index() )
print(new_df)



     Grp  Upper_A  Lower_A  Upper_B  Lower_B  Upper_C  Lower_C
0   Baby        5        5       10        2       20        8
1    Men       10        3       15        5       30       20
2  Women       15       10       10        6       25        3

Answer 2

使用GroupBy.aggwith Series.quantile，指定新的列名，然后将 MultiIndex 展平f-strings：

df = df.groupby('Grp').agg([('Upper', lambda x: x.quantile(.75)), 
                            ('Lower',lambda x: x.quantile(.25))])
df.columns = [f"{b}_{a}" for a,b in df.columns]
print (df)
       Upper_A  Lower_A  Upper_B  Lower_B  Upper_C  Lower_C
Grp                                                        
Baby      5.00     5.00      8.0      4.0     17.0     11.0
Men       8.50     5.00     11.5      6.5     27.5     22.5
Women    13.75    11.25      9.0      7.0     19.5      8.5

Answer 3

您可以使用 group by 并展平索引

new_df = df.groupby("GRP").agg("min","max")
new_df.columns = [f"{c}_{a}" for c,a in new_def.columns]