У меня есть датафрейм с четырьмя столбцами. Первый столбец представляет Предмет, каждый Предмет непрерывно повторяется 60 раз в столбце. Всего есть 54 предмета. Второй столбец представляет блок. Каждый субъект прошел более 6 блоков, начиная с 1-го и заканчивая 6-м. Третий столбец - Имя. Каждый Блок содержал 10 Имен, которые были выбраны случайным образом из 20 возможных Имен. Четвертый столбец представляет Серийный номер Имени. Таким образом, каждый блок содержит серийный номер от 1 до 10 и соответствующее случайно назначенное имя. Проблема в том, что имена были присвоены неправильно их серийному номеру.
То, что я хочу, это поменять (изменить позицию) имена на основе соответствующего серийного номера. Таким образом, Name under Serial Number 1 будет swapped with Name with the Serial Number 6 (pattern: 1=6, 2=7, 3=8, 4=9, 5=10). Серийный номер остается без изменений, но последовательность Имени должна быть изменена. Я хочу, чтобы это для каждого блока для каждого субъекта. У меня есть код, который делает правильные вещи, но проблема в том, что он работает только для первого субъекта:
df['Name'] = (df.assign(blk_5 = (np.arange(len(df))//5+1) % 2,
blk_10 = np.arange(len(df)) // 10
)
.sort_values(['Block','blk_10','blk_5'])
['Name'].values
)
Я пытался с groupby, чтобы сгруппировать столбец Subject и назначить функцию для каждого субъекта , но безуспешно.
def function_test(df):
df['Name'] = (df.assign(blk_5 = (np.arange(len(df))//5+1) % 2,
blk_10 = np.arange(len(df)) // 10
)
.sort_values(['Block','blk_10','blk_5'])
['Name'].values
)
......
grouped = df.groupby('Subject')
print(grouped.transform(function_test))
...
Retrurns: AttributeError: 'Series' object has no attribute 'assign'
Еще одна вещь, которую я попробовал:
test = df.groupby(['Subject', 'Block']).apply(function_test)
, которая ничего не делает!
Есть предложения? Большое спасибо!