让我们以这个示例数据框和这个 ids 列表为例：
df=pd.DataFrame({'Id':['A','A','A','B','C','C','D','D'], 'Weight':[50,20,30,1,2,8,3,2], 'Value':[100,100,100,10,20,20,30,30]})
Id Weight Value
0 A 50 100
1 A 20 100
2 A 30 100
3 B 1 10
4 C 2 20
5 C 8 20
6 D 3 30
7 D 2 30
L = ['A','C']
值列对于 Id 列中的每个 id 具有相同的值。对于 L 的特定 id，我想将 Weight 列的权重应用于 Value 列。我目前正在做以下方式，但我真正的大数据框非常慢：
for i in L :
df.loc[df["Id"]==i,"Value"] = (df.loc[df["Id"]==i,"Value"] * df.loc[df["Id"]==i,"Weight"] /
df[df["Id"]==i]["Weight"].sum())
我怎么能有效地做到这一点？
预期输出：
Id Weight Value
0 A 50 50
1 A 20 20
2 A 30 30
3 B 1 10
4 C 2 4
5 C 8 16
6 D 3 30
7 D 2 30
想法是只工作了过滤行Series.isin与GroupBy.transform和sum每与像原数据帧大小相同组总和：
L = ['A','C']
m = df['Id'].isin(L)
df1 = df[m].copy()
s = df1.groupby('Id')['Weight'].transform('sum')
df.loc[m, 'Value'] = df1['Value'].mul(df1['Weight']).div(s)
print (df)
Id Weight Value
0 A 50 50.0
1 A 20 20.0
2 A 30 30.0
3 B 1 10.0
4 C 2 4.0
5 C 8 16.0
6 D 3 30.0
7 D 2 30.0
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句