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计算熊猫数据帧中每列中的值的变化

dataframe pandas python

Franck Dernoncourt · 技术社区 · 9 年前

我不想在每一列上循环,例如:

import pandas as pd

frame = pd.DataFrame({
    'time':[1234567000,1234567005,1234567009],
    'X1':[96.32,96.01,96.05],
    'X2':[23.88,23.96,23.96]
},columns=['time','X1','X2']) 

print(frame)

changes = []
for column_name in frame.columns.values:
    print('column_name: {0}'.format(column_name))
    changes.append(sum(frame[column_name]!=frame[column_name].shift(1)))

print('changes: {0}'.format(changes))

         time     X1     X2
0  1234567000  96.32  23.88
1  1234567005  96.01  23.96
2  1234567009  96.05  23.96
column_name: time
column_name: X1
column_name: X2
changes: [3, 3, 2]

1 回复 | 直到 9 年前

unutbu 9 年前

如果值是数字,则可以取相邻行之间的差值,并测试差值是否为非零。然后对每列求和,计算数值变化的次数:

In [48]: (frame.diff(axis=0) != 0).sum(axis=0)
Out[48]: 
time    3
X1      3
X2      2
dtype: int64

比较 frame shift -这与您发布的代码类似,只是操作是在整个数据帧上完成的,而不是逐列执行:

In [50]: (frame != frame.shift(axis=0)).sum(axis=0)
Out[50]: 
time    3
X1      3
X2      2
dtype: int64

数字版本更快,移位版本更稳健。

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