Панды - сгладить диагональные значения фрейма данных, возвращенного из операции apply loc - PullRequest
Новая
       24

Панды - сгладить диагональные значения фрейма данных, возвращенного из операции apply loc

0 голосов
/ 02 октября 2018

У меня есть два кадра данных - для каждой строки в df Я хочу найти соответствующее epoch_minute - lag и получить соответствующее значение average_hc. 

>>> df.head()
   epoch_minute  headcount
0      25640940          8
1      25640939          7
2      25640938          6
3      25640937         10
4      25640936         11
>>> avgs.head()
    epoch_minute  average_hc
0      25640940         7.8
1      25640939         8.5
2      25640938         9.2
3      25640937        10.0
4      25640936        10.1

Этот цикл for выполняетТрюк: 

lag = []
for i,r in df.iterrows():
    l = avgs.loc[avgs['epoch_minute'] == (r['epoch_minute'] - day), 'average_hc'] 
    lag.append(l) if not l.empty else np.nan       
avgs['lag'] = pd.Series(lag).astype('float')

Это производит эту правильную серию lag: 

  epoch_minute  average_hc   lag  headcount
0      25640940         7.8  30.2        8.0
1      25640939         8.5  28.1        7.0
2      25640938         9.2  26.2        6.0
3      25640937        10.0  24.7       10.0
4      25640936        10.1  23.1       11.0

Когда я пытаюсь использовать ту же логику, что и операция apply: 

lag1 = df.apply(lambda r: avgs.loc[avgs['epoch_minute'] == (r['epoch_minute'] - day),
         'average_hc'], axis=1)
print(f"lag1.shape: {lag1.shape}\nlag1.head():\n{lag1.head()}")

Он создает этот корректно оцененный, но неверно сформированный кадр данных вместо ожидаемой серии: 

        1285  1286       1287       1288  1289  1290  1291  1292  1293  1294  ...   2655  2656  2657  2658  2659  2660  2661  2662  2663  2664
0  30.200001   NaN        NaN        NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
1        NaN  28.1        NaN        NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
2        NaN   NaN  26.299999        NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
3        NaN   NaN        NaN  24.799999   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
4        NaN   NaN        NaN        NaN  23.1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN

Как я могу удалить nans или сгладить кадр данных, возвращаемый apply, так что это сериязначения диагонали?

1 Ответ

0 голосов
/ 02 октября 2018

Используйте next с iter для возвращаемого значения по умолчанию NaN, если не найдено ни одного значения и возвращено пустое Series: 

ag1 = df.apply(lambda r: next(iter(avgs.loc[avgs['epoch_minute'] == (r['epoch_minute'] - day),
         'average_hc']), np.nan), axis=1)

Проверка : 

day = 1
lag = []
for i,r in df.iterrows():
    l = avgs.loc[avgs['epoch_minute'] == (r['epoch_minute'] - day), 'average_hc'] 
    lag.append(l) if not l.empty else np.nan       
avgs['lag'] = pd.Series(lag).astype('float')

avgs['lag1'] = df.apply(lambda r: next(iter(avgs.loc[avgs['epoch_minute'] == 
                                          (r['epoch_minute'] - day), 'average_hc']), np.nan),
                                       axis=1)
print (avgs)
   epoch_minute  average_hc   lag  lag1
0      25640940         7.8   8.5   8.5
1      25640939         8.5   9.2   9.2
2      25640938         9.2  10.0  10.0
3      25640937        10.0  10.1  10.1
4      25640936        10.1   NaN   NaN

Другое решение с merge и левым соединением, столбец с запаздыванием последнего сдвига на shift: 

df1 = df[['epoch_minute']]
avgs1 = avgs.rename(columns={'average_hc':'lag1'})
df2 = avgs1.merge(df1, how='left', on='epoch_minute')
df2['lag1'] = df2['lag1'].shift(-day)
...