Pandas如何根据条件对groupby中的行进行分列

Question

我有数据框

C1    c10 val val_type
1      3   5   target
1      3   8   end
1      3   9   other
2      8   1   end
2      8   2   target
2      8   9   other

C1、C10 的值创建 3 组。在这些组中，我想创建一个新列 target/end。所以输出将是：

C1    c10 val val_type   new 
1      3   5   target    0.652
1      3   8   end       0.652
1      3   9   other     0.652
2      8   12  end       0.166
2      8   2   target    0.166
2      8   9   other     0.166

最好的方法是什么？

编辑：忽略其他

Answer 1

我们可以 pivot 数据框进行整形，然后使用 eval 计算 target / end，然后 merge 给定的 df 和 [= 上的评估列17=]

c = ['C1', 'c10']
df.merge(df.pivot(c, 'val_type', 'val').eval('target/end').rename('new'), on=c)

   C1  c10  val val_type       new
0   1    3    5   target  0.625000
1   1    3    8      end  0.625000
2   1    3    9    other  0.625000
3   2    8   12      end  0.166667
4   2    8    2   target  0.166667
5   2    8    9    other  0.166667

Answer 2

你可以pivot它：

s = df.pivot("C1", "val_type", "val")
df["new"] = df["C1"].map(s["target"]/s["end"])
print (df)

   C1  c10  val val_type       new
0   1    3    5   target  0.625000
1   1    3    8      end  0.625000
2   1    5    9    other  0.625000
3   2    8   12      end  0.166667
4   2    8    2   target  0.166667
5   2    8    9    other  0.166667

Pandas如何根据条件对groupby中的行进行分列

Pandas how to divide columns of rows within groupby based on condition

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