基于另一列的 pandas 数据框列 - Python

在数据处理中，我们通常需要使用一列数据依据另一列数据进行计算、筛选、聚合等操作。在 Pandas 中，我们可以通过索引、切片和布尔值索引等方式对数据框进行筛选，但是这些方法不能很好地处理依赖另一列数据的情形。

本文将介绍几种基于另一列的 Pandas 数据框列的操作方法，包括：

• 使用 Pandas 的 apply 方法基于另一列计算新列；
• 使用 Pandas 的 groupby 方法基于另一列进行聚合操作；
• 使用 Pandas 的 merge 方法根据一个或多个列对数据框进行合并操作。

使用 Pandas 的 apply 方法基于另一列计算新列

在 Pandas 中，我们可以使用 apply 方法基于另一列数据对数据框进行计算。

例如，我们可以将一个数据框中的一列数据转换为另一种类型，并基于另外一列数据计算新的列数据，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [4, 5, 6], 'D': [7, 8, 9]})

def my_func(row):
    if row['B'] == 'a':
        return row['C'] + row['D']
    else:
        return row['C'] - row['D']

df['E'] = df.apply(my_func, axis=1)

print(df)

运行结果：

   A  B  C  D   E
0  1  a  4  7  11
1  2  b  5  8  -3
2  3  c  6  9  -3

该代码将源数据框中的列 B 转换为新列 E，根据列 B 的值计算新列 E 的值。

使用 Pandas 的 groupby 方法基于另一列进行聚合操作

在 Pandas 中，我们可以使用 groupby 方法基于另一列数据对数据框进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值和最小值等。

例如，我们可以将一个数据框按列 B 进行分组计算，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [4, 5, 6], 'D': [7, 8, 9]})

result = df.groupby('B')['C'].sum()

print(result)

运行结果：

B
a    4
b    5
c    6
Name: C, dtype: int64

该代码将源数据框按列 B 进行分组，按列 C 求和。

使用 Pandas 的 merge 方法根据一个或多个列对数据框进行合并操作

在 Pandas 中，我们可以使用 merge 方法根据一个或多个列对数据框进行合并操作。合并操作可以基于某个或某些列的相同值，将两个或多个数据框进行合并。

例如，我们可以将两个数据框按列 A 合并，代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'D': [7, 8, 9]})

result = pd.merge(df1, df2, on='A')

print(result)

运行结果：

   A  B  C  D
0  2  b  5  7
1  3  c  6  8

该代码将两个数据框按列 A 合并，保留两个数据框中的所有列。

以上就是基于另一列的 Pandas 数据框列的操作方法，使用这些方法可以更高效地处理依据另一列数据的计算、筛选和聚合等操作。