Pandas：Groupby 并在组内使用条件进行迭代？

Question

我有一个相对棘手的迭代问题，但在实施时遇到了困难。

我有一个包含下面看到的前 6 列的数据框。我正在尝试编写一个在组内迭代的函数——特别是按类别和级别对行进行分组——然后如果该行与组中的任何其他行满足两个条件，则生成一个新变量。我想创造机会？下面的二进制指示符，如果匹配条件，则等于 1。Reason 列只是提供了我想要生成的结果的解释。

逻辑：对于每个id_group，如果((metric_LHS[entity]>Metric_RHS[other entity in group]) & (metric_LHS[entity]>Baseline[entity]))，Opportunity？= 1

所以在我的例子中，机会？Jim 的列等于 1，因为 Metric_LHS(Jim) > Metric_RHS(Jack) 和 Metric_LHS(Jim)>Baseline(Jim)。同时，例如，Rick 是 0，因为该标准不适用于组中唯一的其他人 Joe。

有关我编写的一些代码和逻辑，请参见下文。我的问题如下：如何在每个组的每一行中进行迭代并将该行与该组中的所有其他行进行比较？

id_group=df.groupby(['Category','Level'])
    for row in id_group:
       df['Opportunity?'](([df[metric_LHS][row]>df[Metric_RHS][row+1]) &\
       (df[metric_LHS][row]>df[Baseline][row])) = 1  
***How to iterate to next row in group?***

Answer 1

当以这种方式遍历 groupby 对象时，返回的对象将是一个元组 ( index, group)。

要遍历每个 的行group，您可以使用DataFrame.itterrows.

像这样的东西：

id_group=df.groupby(['Category','Level'])

for g_idx, group in id_group:
    for r_idx, row in group.iterrows():
        if (((row['Metric_LHS'] > group['Metric_RHS']).any())
             & (row['Metric_LHS'] > row['Baseline'])):
            df.loc[r_idx, 'Opportunity?'] = 1

使用您提供的玩具数据的工作示例

df = pd.DataFrame({'Name':['Jim', 'Jack', 'Greg', 'Alex', 'Steve', 'Jack', 'Rick', 'Joe', 'Bill', 'Dave', 'Dan'],
        'Category':['South']*3 + ['North']*3 + ['West']*3 + ['East']*2,
        'Level': [1,1,2,2.5,2.5,2.5,3,3,3.25,4,4],
        'Metric_LHS': [100,80,70,110,90,105,110,111,90,87,83],
        'Metric_RHS': [120,90,75,115,95,110,112,113,95,90,85],
        'Baseline': [95,np.nan,73,112,85,103,105,112,93,75,81],
        'Opportunity?': [np.nan]*11})


id_group=df.groupby(['Category','Level'])

for g_idx, group in id_group:
    for r_idx, row in group.iterrows():
        if (((row['Metric_LHS'] > group['Metric_RHS']).any())
             & (row['Metric_LHS'] > row['Baseline'])):
            df.loc[r_idx, 'Opportunity?'] = 1


print(df)

     Name Category  Level  Metric_LHS  Metric_RHS  Baseline  Opportunity?
0     Jim    South   1.00         100         120      95.0           1.0
1    Jack    South   1.00          80          90       NaN           NaN
2    Greg    South   2.00          70          75      73.0           NaN
3    Alex    North   2.50         110         115     112.0           NaN
4   Steve    North   2.50          90          95      85.0           NaN
5    Jack    North   2.50         105         110     103.0           1.0
6    Rick     West   3.00         110         112     105.0           NaN
7     Joe     West   3.00         111         113     112.0           NaN
8    Bill     West   3.25          90          95      93.0           NaN
9    Dave     East   4.00          87          90      75.0           1.0
10    Dan     East   4.00          83          85      81.0           NaN