代码之家 › 专栏 › 技术社区 › yatu Sayali Sonawane

展开由lambda函数在groupby之后创建的列表

group-by pandas python

yatu Sayali Sonawane · 技术社区 · 7 年前

在按索引对数据帧进行分组之后,我将应用lambda函数。此函数向原始组添加两个元素。

df.groupby(df.index).apply(lambda x: fun(x.col))

其中函数为:

def fun(x):
    return np.r_[np.repeat(x[:1],2),x,np.repeat(x[:-1],2)]

但是,它为每个组返回一个列表,

33    [0.9526133823707408, 0.9526133823707408, 0.952...
14    [0.7399641356312007, 0.7399641356312007, 0.739...
16    [0.9932682467249898, 0.9932682467249898, 0.993...
40    [0.8378176113760183, 0.8378176113760183, 0.837...

如何展开这些列表,使列表中的每个元素都显示为一个新行,并具有相应的索引?(就像df的原始结构一样)

我尝试添加一个.apply(pd.series),但它会将每个元素展开到一个新列中。

原始结构:

33    0.952613
33    0.929144
33    0.903109
33    0.876384
33    0.850252
33    1.185296
33    1.155291
33    1.119522
...

1 回复 | 直到 7 年前

jezrael 7 年前

使用 Series 对于每一行 numpy array :

def fun(x):
    return pd.Series(np.r_[np.repeat(x[:1],2),x,np.repeat(x[:-1],2)])

df = df.groupby(df.index).apply(lambda x: fun(x.col))   
print (df)
          0         1         2     ...           21        22        23
33  0.952613  0.952613  0.952613    ...     1.185296  1.155291  1.155291

[1 rows x 24 columns]