pandas 按分组修正数据

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

本例是一个数据修正的案例，在一个分组中，有两个固定值，不分位置，可能有一个数据是不正确的，需要修改为正确的值。

数据与需求

我们的源数据如下：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = '''
code   text
group1  左前
group1  右前
group2  前
group2  右前
group3  左前
group3  前
group4  左前
group4  右前
group5  前
group5  左前
group6  左前
group6  前
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+')
df
# ...

code 列是分组名称，text 列是分组的值，在一个分组中必须有「左前」、「右前」两个值，哪个值在前哪个值在后没有规定。当前的的数据中，有些组内的一个值是「前」，需要我们按照取值要求进行修正。

例如：group2 的「前」修正为「左前」，group5 的「前」修正为「右前」。

思路

此需求是要求按组去处理，意味着我们要对数据进行分组，每个分组是一个独立的处理逻辑单元。

可以将「前」值替换为缺失值，在一个组内，判断如果有「左前」就将这个缺失值填充为「右前」，反之替换为「右前」。

代码

先把「前」替换为缺失值，我们先写单个组的逻辑，以 group2 为例，目测到缺失值为「左前」，我们进行填充：

(
    df.replace('前', pd.NA)
    .loc[df.code=='group2']
    .fillna('左前')    
)
'''
     code text
2  group2   左前
3  group2   右前
'''

这样例将一个组的数据完成了填充。接下来我们编写判断方法，来判断一个分组（分组后的子DataFrame）是否包含指定的值。

如，以下是判断 group2 内是否包含「右前」，执行后得到一个布尔 DataFrame：

(
    df.replace('前', pd.NA)
    .loc[df.code=='group2']
    .isin(['右前'])  
)
'''
    code   text
2  False  False
3  False   True
'''

如果其中一个值为 True 就说明包含「右前」，使用 any() 方法，传入 axis=None 将不按轴进行计算而是对所有值进行判断：

(
    df.replace('前', pd.NA)
    .loc[df.code=='group2']
    .isin(['右前'])
    .any(axis=None)
)
# True

可以看到返回一个布尔标量，True 表示包含。

接下来，我们将判断逻辑和缺失值填充逻辑封装为一个函数，然后来应用：

def func(grouped: pd.DataFrame):
    if grouped.isin(['右前']).any(axis=None):
        return grouped.fillna('左前') 
    else:
        return grouped.fillna('右前')

(
    df.replace('前', pd.NA)
    .groupby('code', group_keys=False)
    .apply(func)
)
'''
      code text
0   group1   左前
1   group1   右前
2   group2   左前
3   group2   右前
4   group3   左前
5   group3   右前
6   group4   左前
7   group4   右前
8   group5   右前
9   group5   左前
10  group6   左前
11  group6   右前
'''

还可以用一行（逻辑行）代码来完成：

(
    df.replace('前', pd.NA)
    .groupby('code', group_keys=False)
    .apply(lambda x: x.fillna('左前') if x.isin(['右前']).any(axis=None) else x.fillna('右前'))
)

这样就得到了我们想要的结果。

（完）

pandas 按分组修正数据

数据与需求

思路

代码

相关内容