Итерация по двум переменным в Pandas Dataframe

Question

Предположим, у меня есть следующий фрейм данных:

CategoryID    Days   Views
    a          1      19
    a          2     2000
    a          5     5667
    a          7     7899
    b          1      2
    b          3     245
    c          1      1
    c          2     252
    c          7     2657

Учитывая threshold = n, я хочу создать два списка и буду добавлять их, пока не достигну порога + 1 элемент для каждой категории.

Итак, если n < 4, я ожидаю для категории a:

days_list = [1,2,5]
views_list = [19, 2000, 5667]

После этого я хочу применить функцию в этих списках и затем запустить итерацию в следующемкатегория. Однако я сталкиваюсь с двумя проблемами со следующим кодом:

1. Я не могу выполнить итерацию правильно, когда i == 0
2. Итерация не переходит к следующей категории.

df['interpolated'] = int
days_list = []
views_list = []



for i,post in enumerate(category):
    if df['category_id'].iloc[i-1] != post:
            days_list.append(df['days new'].iloc[i])
            views_list.append(df['views'].iloc[i])
    elif df['category_id'].iloc[i] == post and df[category_id].iloc[i-1] == post:
        if df['days new'].iloc[i] < 3:
            days_list.append(df['days new'].iloc[i])
            views_list.append(df['views'].iloc[i])
        elif df['days new'].iloc[i] != 3:
            days_list.append(df['days new'].iloc[i])
            views_list.append(df['views'].iloc[i])
            break
        # Calculate the interpolation
        interpolator = log_interp1d(days_list,views_list)
        df['interpolated'] = round(interpolator(4).astype(int))
    # Reset the lists after the category loop
    days_list = [] 
    views_list = []

Может кто-нибудь дать мне немного света? Спасибо!

Answer 1

Вы можете использовать операцию типа row_number.

....
df['row_number'] = df.groupby(['CategoryId']).cumcount+1

Затем у вас будет фрейм данных

CategoryID    Days   Views  row_number
    a          1      19        1
    a          2     2000       2
    a          5     5667       3
    a          7     7899       4
    b          1      2         1
    b          3     245        2
    c          1      1         1
    c          2     252        2
    c          7     2657       3

Затем вы сможете использовать булеву фильтрацию, чтобы получить то, что вы хотите. Так что для вашего примера,

df_category_a_filtered_4 = df[(df['row_number'] == 3]) & (df['CategoryID'] == 'a')]

, который отфильтрует ваш фрейм данных так, что два списка, которые вы хотите, - это два столбца. Это может функционировать, очевидно, чтобы делать все, что вам нужно.

Если вы хотите более конкретный вывод, укажите, как это будет выглядеть.