Pandas DataFrame 分组计算：按行应用自定义函数

本文介绍了如何使用 Pandas 在 DataFrame 分组后，针对每个分组的行应用自定义函数计算特定值。重点在于利用 groupby() 和 transform() 方法，结合条件判断，实现对满足特定条件的分组进行计算，并将结果广播回原始 DataFrame。通过本文，你将掌握一种高效处理分组数据的技巧，并能灵活应用于各种数据分析场景。

Pandas 提供了强大的分组（Grouping）功能，允许你根据一列或多列的值将 DataFrame 拆分成多个组。在许多数据分析场景中，我们需要在每个组内进行计算，并将结果应用回原始 DataFrame 的每一行。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 groupby() 和 transform() 方法，结合条件判断，实现按行应用自定义函数计算特定值。

使用 groupby() 和 transform() 进行分组计算

groupby() 方法用于将 DataFrame 按照指定的列进行分组。transform() 方法则允许你对每个分组应用一个函数，并将结果广播回原始 DataFrame。这与 agg() 方法不同，agg() 方法会返回聚合后的结果，而 transform() 方法会返回与原始 DataFrame 相同大小的结果。

以下是一个示例，演示如何使用 groupby() 和 transform() 计算每个 ID 和年份组合的平均回报率和中位数回报率，并将结果乘以 12。

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import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame(
         {"CALDT": ["1980-01-31", "1980-02-28", "1980-03-31",
                    "1980-01-31", "1980-02-28", "1980-03-31",
                    "1980-01-31"],
          "ID": [1, 1, 1,
                 2, 2, 2,
                 3],
          "Return": [0.02, 0.05, 0.10,
                     0.05, -0.02, 0.03,
                     -0.03]
          })

df['CALDT'] = pd.to_datetime(df['CALDT'])

# 按照 ID 和年份进行分组
g = df.groupby(["ID", df.CALDT.dt.year])

# 计算平均回报率和中位数回报率，并乘以 12
return_stats = pd.DataFrame({
                     "Mean_Return": g["Return"].transform("mean").mul(12),
                     "Median_Return": g["Return"].transform("median").mul(12)
                  }).where(g["CALDT"].transform("nunique").ge(2))

# 将计算结果与原始 DataFrame 合并
df = df.join(return_stats)

print(df)

代码解释：

1. 创建 DataFrame: 首先，我们创建一个包含日期 (CALDT)、ID (ID) 和回报率 (Return) 的 DataFrame。
2. 转换为 datetime: 将 CALDT 列转换为 datetime 类型。
3. 分组: 使用 groupby(["ID", df.CALDT.dt.year]) 按照 ID 和 CALDT 的年份进行分组。
4. 计算统计量: 使用 transform() 方法计算每个分组的平均回报率 (Mean_Return) 和中位数回报率 (Median_Return)，并将结果乘以 12。transform() 方法会将计算结果广播回原始 DataFrame 的每一行。
5. 条件判断: 使用 where() 方法，结合 g["CALDT"].transform("nunique").ge(2)，判断每个分组中唯一日期数量是否大于等于 2。如果不满足条件，则将对应的 Mean_Return 和 Median_Return 设置为 NaN。
6. 合并结果: 使用 join() 方法将计算得到的 return_stats DataFrame 与原始 DataFrame 合并。

注意事项

• 确保分组列的数据类型正确。在上面的例子中，我们需要将 CALDT 列转换为 datetime 类型，才能正确提取年份。
• transform() 方法返回的结果必须与原始 DataFrame 的大小相同。
• where() 方法用于根据条件判断是否保留计算结果。如果条件不满足，则将结果设置为 NaN。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 的 groupby() 和 transform() 方法，结合条件判断，实现按行应用自定义函数计算特定值。这种方法可以高效地处理分组数据，并能灵活应用于各种数据分析场景。通过掌握这种技巧，你可以更轻松地进行复杂的数据处理和分析。

以上就是Pandas DataFrame 分组计算：按行应用自定义函数的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！