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根据条件比较熊猫数据帧行

pandas python

Sravee · 技术社区 · 7 年前

我有一个数据框架( df )如下:

d = {'Item':['x','y','z','x','z'], 'Count' : ['10', '11', '12', '9','10'], 'Date' : pd.to_datetime(['2018-8-14', '2018-8-14', '2018-8-14', '2018-8-13','2018-8-13'])}

df= pd.DataFrame(data=d)


Item       Count        Date
x          10           2018-08-14
y          11           2018-08-14
z          12           2018-08-14
x          9            2018-08-13
x          9            2018-08-12
z          10           2018-08-13

我要根据以下内容比较行: 对于每个项目,比较 max(Date) 具有 max(Date) - 1 .

这意味着它应该比较项目的计数 x ,用于日期 2018-08-13 和 2018-08-14 . 如果数到 最大(日期) 大于此值,则应选择该行并将其存储在其他数据帧中。

项目相同 z ,它应该比较日期的计数 2018年8月13日 和 2018年8月14日 因为计数更大,所以应该选择项的行 Z 计数 12 .

输出: DF2

Item     Count     Date
x        10        2018-08-14
z        12        2018-08-14

我试过以下方法:

if ((df.Item == df.Item) and
        (df.Date > df.Date) and (df.Count > df.Count)):
    print("we met the conditions!")

2 回复 | 直到 7 年前

BENY 7 年前

merge Item

df.loc[df.reset_index().merge(df,on='Item').loc[lambda x : (x['Count_x']>x['Count_y'])&(x['Date_x']>x['Date_y'])]['index'].unique()]
Out[49]: 
  Item  Count       Date
0    x     10 2018-08-14
2    z     12 2018-08-14

Sravee 7 年前

max(date) max(date)-1

t_day = df[df.Date == df.Date.max()]
y_day = df[df.Date == df.Date.max() - pd.to_timedelta(1, unit='d')]

temp = t_day.merge(y_day, on = 'Item', how='outer')
temp = temp.dropna()

def func(row):
    if (int(row['Count_x']) > int(row['Count_y']) & (row['Date_x'] > row['Date_y'])):
        return '1'
    else:
        return '0'
temp['cond'] = temp.apply(func, axis=1)

temp.drop(['Count_y','Date_y','cond'],axis = 1, inplace=True)

print(temp)

Count_x      Date_x     Item   
10         2018-08-14    x     
12         2018-08-14    z

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