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根据多个其他列查找正面和负面仓位限制

pandas-groupby numpy dataframe pandas python

The Great · 技术社区 · 3 年前

我有一个如下所示的数据帧

   ID   raw_val  var_name   constant   s_value   
   1    388       Qty        0.36       -0.032   
   2    120       Qty        0.36       -0.007
   3    34        Qty        0.36       0.16
   4    45        Qty        0.36       0.31
   1    110       F1         0.36       -0.232   
   2    1000      F1         0.36       -0.17
   3    318       F1         0.36       0.26
   4    419       F1         0.36       0.31

我的目标是

a) 找出(的)上限和下限 raw_val )对于每个 var_name 对于 s_value >=0

b) 找出(的)上限和下限 原价 )对于每个 var_名称 对于 s_值 <0

我试过下面的方法

df['sign'] = np.where[df['s_value']<0, 'neg', 'pos']
s = df.groupby(['var_name','sign'])['raw_val'].series
df['buckets'] = pd.IntervalIndex.from_arrays(s)

请注意,我的真实数据是大数据,有超过200个独特的价值观 var_名称 柱正负值的分布( s_值 )对于每个值的 var_名称 柱。在示例df中,我展示了pos和neg值的均匀分布,但现实生活中可能并非如此。

我希望我的输出如下

var_name sign  low_limit   upp_limit
 Qty     neg     120          388
 F1      neg     110          1000
 Qty     pos     34            45
 Qty     pos     318          419

1 回复 | 直到 3 年前

jezrael 3 年前

我想 numpy.where 使用聚合最小值和最大值的方式:

df['sign'] = np.where(df['s_value']<0, 'neg', 'pos')
df1 = (df.groupby(['var_name','sign'], sort=False, as_index=False)
         .agg(low_limit=('raw_val','min'), upp_limit=('raw_val','max')))
print (df1)
  var_name sign  low_limit  upp_limit
0      Qty  neg        120        388
1      Qty  pos         34         45
2       F1  neg        110       1000
3       F1  pos        318        419

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