groupby для возврата n-й группы - НЕ строки - PullRequest
0 голосов
/ 30 октября 2018

Я пытаюсь сгруппировать по двум факторам в длинные (> 2M) строки.

Справочная информация

Второй фактор, по сути, является датой тестирования - для данного образца (первой группы) образец может быть повторно протестирован. Однако тест может изменить образец, поэтому полезно иметь возможность выборочно извлекать партию тестовых данных из второго теста (или третьего, четвертого и т. Д.)

Предыдущий вопрос и текущий код

Я задал вопрос некоторое время назад и попал куда-то с функцией, большое спасибо Правине : Сортировка и ранжирование по датам, по группе в пандах df но это невероятно медленно: работает на наборе данных строки 1.2M, до сих пор он занимал более 20 минут на сервере JupyterHub с оперативной памятью 96 ГБ и продолжает работать.

df1 = df.sort_values(['id', 'date'], ascending=[True, False])
df1['date_rank'] = df1.groupby(['id'])['date'].transform(lambda x: list(map(lambda y: dict(map(reversed, dict(enumerate(x.unique())).items()))[y]+1,x)) )

Текущая идея

Вместо того, чтобы обозначать даты испытаний цифрой, как я и думал, похоже, что это близко к достижимости с помощью cumcount, groupby.nth или getgroup - но я не могу туда добраться. У кого-нибудь есть идеи? Приведенный ниже набор данных по-прежнему актуален:

df = pd.DataFrame({
'id':[1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6,6,6,7,7], 
'value':[.01, .4, .5, .7, .77, .1,.2, 0.3, .11, .21, .4, .01, 3, .5, .8, .9, .1],
'date':['10/01/2017 15:45:00','10/01/2017 15:45:00','05/01/2017 15:56:00',
    '11/01/2017 15:22:00','11/01/2017 15:22:00','06/01/2017 11:02:00','05/01/2017 09:37:00','05/01/2017 09:37:00','05/01/2017 09:55:00',
    '05/01/2017 09:55:00','05/01/2017 10:08:00','05/01/2017 10:09:00','03/02/2017 08:55:00',
    '03/02/2017 09:15:00','03/02/2017 09:31:00','09/01/2017 15:42:00',
    '19/01/2017 16:34:00']})

И я пытаюсь сгенерировать такие данные в столбце date_rank; хотя я рад, что не генерирую столбец, я просто хочу иметь возможность выбирать строки, содержащие данные второй даты тестирования.

enter image description here

Например:

df.groupby(['id','date'])['value'].unique()

Возвращает:

id  date               
1   05/01/2017 15:56:00           [0.5]
    10/01/2017 15:45:00     [0.01, 0.4]
2   11/01/2017 15:22:00     [0.7, 0.77]
3   05/01/2017 09:37:00      [0.2, 0.3]
    06/01/2017 11:02:00           [0.1]
4   05/01/2017 09:55:00    [0.11, 0.21]
5   05/01/2017 10:08:00           [0.4]
    05/01/2017 10:09:00          [0.01]
6   03/02/2017 08:55:00           [3.0]
    03/02/2017 09:15:00           [0.5]
    03/02/2017 09:31:00           [0.8]
7   09/01/2017 15:42:00           [0.9]
    19/01/2017 16:34:00           [0.1]

Я бы хотел иметь возможность выбрать (например) вторую группу из группы , где это возможно например ::101036

1 - 10/01/2017 15:45:00 [0.01, 0.04]
3 - 06/01/2017 11:02:00 [0.1]
5 - 05/01/2017 10:09:00 [0.01]
6 - 03/02/2017 09:15:00 [0.5]

Любая помощь или мысли с благодарностью.

1 Ответ

0 голосов
/ 30 октября 2018

Вы можете reset_index, затем использовать GroupBy + nth:

res = df.reset_index().groupby('id').nth(1)

print(res)

                   date        value
id                                  
1   10/01/2017 15:45:00  [0.01, 0.4]
3   06/01/2017 11:02:00        [0.1]
5   05/01/2017 10:09:00       [0.01]
6   03/02/2017 09:15:00        [0.5]
7   19/01/2017 16:34:00        [0.1]
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...