Python在groupby分组后提取指定位置记录方法

不言
Lepaskan: 2018-04-20 13:45:30
asal
4837 orang telah melayarinya

下面为大家分享一篇Python在groupby分组后提取指定位置记录方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

在进行数据分析、数据建模时,我们首先要做的就是对数据进行处理,提取我们需要的信息。下面为大家介绍一些groupby的用法,以便能够更加方便地进行数据处理。

我们往往在使用groupby进行信息提取时,往往是求分组后样本的一些统计量(max、min,var等)。如果现在我们希望取一下分组后样本的第二条记录,倒数第三条记录,这个该如何操作呢?我们可以通过first、last来提取分组后第一条和最后一条样本。但如果我们要取指定位置的样本,就没有现成的函数。需要我们自己去写了。下面我就为大家介绍如何实现上面的功能。

1)数据介绍

action表共有3列:userid、actionType和actionTime,分别代表用户id,用户行为类型和行为发生时间。具体格式如下图所示:

2)分组操作

a = action.groupby('userid') 
b = action.groupby('userid')['actionTime'] 
type(a) 
type(b)
Salin selepas log masuk

分组后我们可以看到a和b的数据类型是DataFrameGroupBy和SeriesGroupBy

3)取数操作

①不同用户第二次/倒数第二次操作时间

action.groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[1] if len(i)>1 else np.nan) 
action.groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[-2] if len(i)>1 else np.nan)
Salin selepas log masuk

②不同用户某种行为第二次/倒数第二次操作时间

action[action['actionType']==2].groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[1] if len(i)>1 else np.nan) 
action[action['actionType']==2].groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[-2] if len(i)>1 else np.nan)
Salin selepas log masuk

PS:因为有些用户可能只有一条记录,直接取可能会出错,所以我用if先做判断。

这样我们就可以提取分组后数据任意位置的样本了。

相关推荐:

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法


Atas ialah kandungan terperinci Python在groupby分组后提取指定位置记录方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!