我需要编写一个小脚本来获取一些数据（每个文件约5万行），而我的原始文件如下所示：
Label ID TRACK_ID QUALITY POSITION_X POSITION_Y POSITION_Z POSITION_T FRAME RADIUS VISIBILITY MANUAL_COLOR MEAN_INTENSITY MEDIAN_INTENSITY MIN_INTENSITY MAX_INTENSITY TOTAL_INTENSITY STANDARD_DEVIATION ESTIMATED_DIAMETER CONTRAST SNR
ID1119 1119 9 6.672 384.195 122.923 0 0 0 5 1 -10921639 81.495 0 0 255 7905 119.529 5.201 1 0.682
ID2237 2237 9 7.078 381.019 122.019 0 1 1 5 1 -10921639 89.381 0 0 255 8670 122.301 5.357 1 0.731
ID2512 2512 9 7.193 377.739 120.125 0 2 2 5 1 -10921639 92.01 0 0 255 8925 123.097 5.356 1 0.747
(...)
ID1102 1102 18 4.991 808.857 59.966 0 0 0 5 1 -10921639 52.577 0 0 255 5100 103.7 4.798 1 0.507
(...)
它是一个相当大的表，最多可容纳5万行。现在，并不是所有数据对我都很重要，我主要需要Track_ID以及X和Y位置。所以我使用excel文件创建一个数据框，只访问相应的列
IN df = pd.read_excel('.../sample.xlsx', 'Sheet1',parse_cols="D, F,G")
并且这按预期工作。每个track_id基本上是一组需要分析的数据。因此，直接的方法是按track_id对数据帧进行分组
IN Grouping = df.groupby("TRACK_ID")
也可以按预期工作。现在，我需要获取每个组的第一个POSITION_X值，然后从该组中的其他POSITION_X值中减去它们。现在，我已经读过循环可能不是解决问题的最佳方法，但是我不知道该怎么做。
for name, group in Grouping:
first_X = group.iloc[0, 1]
vect = group.iloc[1:,1] - first_X
这会将值存储在vect中，如果我将其打印出来，它将为我提供正确的值。但是，我有一个问题，就是我现在不知道如何将其添加到新列中。也许有人可以引导我朝正确的方向发展。提前致谢。
编辑这是由chappers建议
def f(grouped):
grouped.iloc[1:] = 0
return grouped
grouped = df.groupby('TRACK_ID')
df['Calc'] = grouped['POSITION_X'].apply(lambda x: x - x.iloc[0]) grouped['POSITION_X'].apply(f)
for name, group in grouped:
print name
print group
Input:
TRACK_ID POSITION_X POSITION_Y
0 9 384.195 122.923
1 9 381.019 122.019
2 9 377.739 120.125
3 9 375.211 117.224
4 9 373.213 113.938
5 9 371.625 110.161
6 9 369.803 106.424
7 9 367.717 103.239
8 18 808.857 59.966
9 18 807.715 61.032
10 18 808.165 63.133
11 18 810.147 64.853
12 18 812.084 65.084
13 18 812.880 63.683
14 18 812.083 62.203
15 18 810.041 61.188
16 18 808.568 62.260
Output for group == 9
TRACK_ID POSITION_X POSITION_Y Calc
0 9 384.195 122.923 384.195
1 9 381.019 122.019 -3.176
2 9 377.739 120.125 -6.456
3 9 375.211 117.224 -8.984
4 9 373.213 113.938 -10.982
5 9 371.625 110.161 -12.570
6 9 369.803 106.424 -14.392
7 9 367.717 103.239 -16.478
因此，预期的输出将是每个组的第一个计算值是0
这是一种处理方法，使用apply方法从所有其他对象中减去第一项。
df = DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
'C' : [1,2,3,4,4,3,2,1]})
grouped = df.groupby('A')
df['C1'] = grouped['C'].apply(lambda x: x - x.iloc[0])
这将有输入：
A C
0 foo 1
1 foo 2
2 foo 3
3 foo 4
4 bar 4
5 bar 3
6 bar 2
7 bar 1
和输出
A C C1
0 foo 1 0
1 foo 2 1
2 foo 3 2
3 foo 4 3
4 bar 4 0
5 bar 3 -1
6 bar 2 -2
7 bar 1 -3
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