使用应用于groupby的函数的结果对原始df进行计算

df . 我试着先用这个函数计算每组的平均角度 mean_angle . 然后使用计算出的平均角对每组使用该函数进行另一次计算 fun .

import pandas as pd
import numpy as np

生成示例数据

a = np.array([1,2,3,4]).repeat(4)
x1 = 90 + np.random.randint(-15, 15, size=a.size//2 - 2 )
x2 = 270 + np.random.randint(-50, 50, size=a.size//2 + 2 )

b = np.concatenate((x1, x2))
np.random.shuffle(b) 

df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b})

返回的数据帧打印在下面。

    a   b
0   1   295
1   1   78
2   1   280
3   1   94
4   2   308
5   2   227
6   2   96
7   2   299
8   3   248
9   3   288
10  3   81
11  3   78
12  4   103
13  4   265
14  4   309
15  4   229

平均角 和 乐趣

def mean_angle(deg):

    deg = np.deg2rad(deg)

    deg = deg[~np.isnan(deg)]

    S = np.sum(np.sin(deg))
    C = np.sum(np.cos(deg))
    mu = np.arctan2(S,C)
    mu = np.rad2deg(mu)

    if mu <0:
        mu = 360 + mu

    return mu

def fun(x, mu):

    return  np.where(abs(mu - x) < 45, x, np.where(x+180<360, x+180, x-180))

mu = df.groupby(['a'])['b'].apply(mean_angle)

df2 = df.groupby(['a'])['b'].apply(fun, args = (mu,)) #this function should be element wise

我知道这是完全错误的,但我想不出更好的办法。

期望的输出是这样的 哪里 mu 每组的平均角度

 a   b   c
0   1   295 np.where(abs(mu - 295) < 45, 295, np.where(295 +180<360, 295 +180, 295 -180))
1   1   78 np.where(abs(mu - 78) < 45, 78, np.where(78 +180<360, 78 +180, 78 -180))
2   1   280 np.where(abs(mu - 280  < 45, 280, np.where(280  +180<360, 280  +180, 280  -180))
3   1   94                ...
4   2   308               ...
5   2   227                .
6   2   96                 .
7   2   299                .
8   3   248                .
9   3   288                .
10  3   81                 .
11  3   78                 .
12  4   103                .
13  4   265                .
14  4   309                .
15  4   229                .

感谢您的帮助