Python groupby - 根据其他列中的条件更改列值

Question

我想首先对“组”列进行分组。然后根据结果列和排名列中的条件更改结果列中的值。这就是我现在所拥有的：import pandas as pdimport numpy as npgroup = ['g1','g1','g1','g1','g1','g2','g2','g2','g2','g2','g2']rank = ['1','2','3','4','5','1','2','3','4','5','6']result = ['1','4','2','4','4','1','4','4','2','4','4']df = pd.DataFrame({"group": group, "rank": rank, "result": result})    group   rank    result0   g1        1       11   g1        2       42   g1        3       23   g1        4       44   g1        5       45   g2        1       16   g2        2       47   g2        3       48   g2        4       29   g2        5       410  g2        6       4在同一组中，当排名大于结果 = 2 的排名时，我想将结果从 4 更改为 6例如：在 g1 中，结果 = 2 的排名是 3。因此排名 4 和 5 的结果将是 6。在 g2 中，result = 2 的排名是 4。因此排名 5 和 6 的结果将是 6。在这种情况下，我想要的输出将是：    group   rank    result0   g1        1       11   g1        2       42   g1        3       23   g1        4       64   g1        5       65   g2        1       16   g2        2       47   g2        3       48   g2        4       29   g2        5       610  g2        6       6我不知道实现这一目标的最佳方法。有人可以帮忙吗？

Answer 1

用于Series.where替换结果中与 byrank匹配NaN的行2，然后用于GroupBy.transform每组重复值 by GroupBy.first，最后比较更大的 by并在 中Series.gt设置值：6DataFrame.loc

#convert to integers for correct compare values greater like '10'

df[['rank','result']] = df[['rank','result']].astype(int)

s = df['rank'].where(df['result'].eq(2)).groupby(df['group']).transform('first')

df.loc[df['rank'].gt(s), 'result'] = 6

print (df)

   group  rank  result

0     g1     1       1

1     g1     2       4

2     g1     3       2

3     g1     4       6

4     g1     5       6

5     g2     1       1

6     g2     2       4

7     g2     3       4

8     g2     4       2

9     g2     5       6

10    g2     6       6

Answer 2

这就能解决问题

import pandas as pd

import numpy as np

group = ['g1','g1','g1','g1','g1','g2','g2','g2','g2','g2','g2']

rank = ['1','2','3','4','5','1','2','3','4','5','6']

result = ['1','4','2','4','4','1','4','4','2','4','4']

df = pd.DataFrame({"group": group, "rank": rank, "result": result})

def changeDf(x):

    df_gp = df[df['group'] == x['group']]

    rank_of_2 = df_gp.loc[df_gp['result'] =='2', 'rank'].values[0]

    if int(x['rank']) > int(rank_of_2):

        return '6'

    else:

        return x['result']

df['result'] = df.apply(changeDf, axis=1)

print(df)