pandas 表格 pandas对表格使用excel函数

高效的论文介绍了如何在数据分析中使用 Pandas 和 NumPy，针对分组数据，将每个组内的每一行数据循环添加到该组的每一行，从而实现数据的扩展和特征的交叉组合。通过结合 NumPy 的队列操作和 Pandas的灵活数据处理能力，可以简洁高效地完成此任务。

在数据分析中，有时需要将同组内的不同行数据进行组合，以生成新的特征或进行更深入的分析。例如，在赛马数据中，可能需要将每个匹马的特征与其他马的特征进行组合，以评估其相对对比。本文将介绍如何使用 Pandas 和 NumPy 实现这一目标。解决方案

以下代码展示了如何使用 Pandas import pandas as pdimport numpy as npdef roll(g)： a = g.to_numpy() x = np.arange(len(a)) return pd.DataFrame(a[((x[：，None] x)len(a)).ravel()].reshape(len(a)， -1)， index=g.index， columns=[f'{c}_{i 1}' for i in x for c in g.columns])# 示例数据data_orig = { 'meetingId'： [178515] * 6， 'raceId'： [879507] * 6， 'horseId'： [90001， 90002， 90003， 90004， 90005， 90006]， 'position'： [1， 2， 3， 4， 5， 6]， 'weight'： [51， 52， 53， 54， 55， 56]，}data_orig_df = pd.DataFrame(data_orig)cols = ['meetingId'， 'raceId']out = (data_orig_df.groupby(cols) .apply(lambda g： roll(g.drop(columns=cols))) .reset_index(cols) )print(out) 登录后复制解释代码的库：首先，Pandas 和NumPy 库，分别用于数据处理和备份操作。定义 roll 函数：该函数接收一个 Pandas DataFrame 作为输入，并使用 NumPy 的备份操作来实现数据的循环添加。g.to_numpy()：将 DataFrame 转换为 NumPy 备份。np.arange(len(a))：创建一个从 0 到备份的序列。((x[：，None] x)len(a)).ravel()：使用数值模拟 的广播机制和获取模块侵犯，生成一个索引磁盘，用于循环访问磁盘中的元素。

a[((x[：，None] x)len(a)).ravel()].reshape(len(a)，-1)：使用索引磁盘访问磁盘中的元素，并最终定义为 DataFrame 的形状。pd.DataFrame(...)：将 NumPy 快照转换为 Pandas DataFrame，并设置列名。分区列：cols = ['meetingId'， 'raceId']定义了用于分组的列名。分组并roll函数：data_orig_df.groupby(cols)：按照指定的分组列对DataFrame进行分组..apply(lambda g： roll(g.drop(columns=cols)))：对每个分组应用roll函数，并删除分组列。.reset_index(cols)：重置索引，将分组列恢复为普通列。输出结果

上述将生成一个新的代码应用DataFrame，其中包含了原始数据以及每个组内其他行的数据。例如，对于 horseId 为 90001 的行修改，新的 DataFrame 中将包含 horseId 为 90002、90003、90004、90005 和 90006 的数据，并以 horseId_2、horseId_3 等列名进行区分。注意事项此方法适用于数据量较小的分区。对于数据量增大的分区，可能会导致内存占用过多。可以根据实际需求滚动函数，以实现更复杂的数据组合逻辑。在实际应用中，需要根据数据的具体意义选择合适的分组列和数据组合方式。总结

本文介绍了如何使用 Pandas 和 NumPy 在分组内将每行数据添加到每行。通过结合 NumPy 的备份操作和 Pandas的灵活的数据处理能力，可以简洁高效地完成这个任务。在实际应用中，可以根据具体需求进行修改和扩展，满足不同的数据分析需求。

以上就是使用Pandas和NumPy在分组内将每行数据添加到每行的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！