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基于索引替换值

replace indexing pandas

Juan C · 技术社区 · 8 年前

我使用的是一个数据集,其中一个子集有初始值和最终值。我创造了一个 id 这让我能够确定这些观察结果,所以在应用这些之后:

df['aux']=df.duplicated(subset=['id'], keep=False)

df_dup=df_dup[df_dup.aux==True]
df_dup.sort_values(by='id').reset_index(inplace=True)

我得到这样的结果:

index     id    status    value
  88      1    'initial'    8
  95      1    'final'      12
  63      2    'initial'    9
  52      2    'final'      13

我想要实现的是将最终值替换为初始值:

index     id    status    value
  88      1    'initial'    12
  95      1    'final'      12
  63      2    'initial'    13
  52      2    'final'      13

df_dup[df_dup.status=='initial'].reset_index().value= \
df_dup[df_dup.status=='final'].reset_index().value

但那充满了 initial 价值观 nan :

index     id    status    value
  88      1    'initial'    nan
  95      1    'final'      12
  63      2    'initial'    nan
  52      2    'final'      13

我错过了什么? 谢谢

2 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

使用 GroupBy.transform 具有 last -它还取代了 id

df['value'] = df.groupby('id')['value'].transform('last')
print (df)
   index  id     status  value
0     88   1  'initial'     12
1     95   1    'final'     12
2     63   2  'initial'     13
3     52   2    'final'     13

如果需要,只替换重复的 身份证件 行(因为有许多唯一的值,所以性能更好):

mask = df.duplicated(subset=['id'], keep=False)
df.loc[mask, 'value'] = df[mask].groupby('id')['value'].transform('last')

BENY 8 年前

groupby 基于你的 drop_duplicates

df.value=df.id.map(df.drop_duplicates('id',keep='last').set_index('id').value)
df
Out[436]: 
   index  id     status  value
0     88   1  'initial'     12
1     95   1    'final'     12
2     63   2  'initial'     13
3     52   2    'final'     13

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