通过行值熊猫的某些组合计算行

Question

我有一个像这样的数据框（df）：

  v1    v2  v3
   0    -30 -15
   0    -30 -7.5
   0    -30 -11.25
   0    -30 -13.125
   0    -30 -14.0625
   0    -30 -13.59375
   0    -10 -5
   0    -10 -7.5
   0    -10 -6.25
   0    -10 -5.625
   0    -10 -5.9375
   0    -10 -6.09375
   0    -5  -2.5
   0    -5  -1.25
   0    -5  -1.875

如果具有肯定/相同v1和行，则这些行位于同一块中v2。在这种情况下，带有的行([0,-30], [0,-10], [0,-5])。我想将行拆分为块，并计算该块中的行数。如果行的长度不是6，则删除整个块，否则，保留该块。

我的粗略代码：

v1_ls = df.v1.unique()
v2_ls = df.v2.unique()
for i, j in v1_ls, v2_ls: 
   chunk[i] = df[(df['v1'] == v1_ls[i]) & df['v2'] == v2_ls[j]]

   if len(chunk[i])!= 6:
      df = df[df != chunk[i]]
   else:
      pass

预期输出：

  v1    v2  v3
   0    -30 -15
   0    -30 -7.5
   0    -30 -11.25
   0    -30 -13.125
   0    -30 -14.0625
   0    -30 -13.59375
   0    -10 -5
   0    -10 -7.5
   0    -10 -6.25
   0    -10 -5.625
   0    -10 -5.9375
   0    -10 -6.09375

谢谢！

Answer 1

我认为，在v1和v2没有NaNS，所以使用transform+
size：

df = df[df.groupby(['v1', 'v2'])['v2'].transform('size') == 6]
print (df)
    v1  v2        v3
0    0 -30 -15.00000
1    0 -30  -7.50000
2    0 -30 -11.25000
3    0 -30 -13.12500
4    0 -30 -14.06250
5    0 -30 -13.59375
6    0 -10  -5.00000
7    0 -10  -7.50000
8    0 -10  -6.25000
9    0 -10  -5.62500
10   0 -10  -5.93750
11   0 -10  -6.09375

详情：

print (df.groupby(['v1', 'v2'])['v2'].transform('size') == 6)
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8      True
9      True
10     True
11     True
12    False
13    False
14    False
Name: v2, dtype: bool

不幸的filter是真的很慢，因此如果需要更好的性能，请使用transform：

np.random.seed(123)
N = 1000000
L = list('abcdefghijkl') 
df = pd.DataFrame({'v1': np.random.choice(L, N),
                   'v2':np.random.randint(10000,size=N),
                   'value':np.random.randint(1000,size=N),
                   'value2':np.random.randint(5000,size=N)})
df = df.sort_values(['v1','v2']).reset_index(drop=True)
print (df.head(10))

In [290]: %timeit df.groupby(['v1', 'v2']).filter(lambda x: len(x) == 6)
1 loop, best of 3: 12.1 s per loop

In [291]: %timeit df[df.groupby(['v1', 'v2'])['v2'].transform('size') == 6]
1 loop, best of 3: 176 ms per loop

In [292]: %timeit df[df.groupby(['v1', 'v2']).v2.transform('count').eq(6)]
10 loops, best of 3: 175 ms per loop

N = 1000000

ngroups = 1000

df = pd.DataFrame(dict(A = np.random.randint(0,ngroups,size=N),B=np.random.randn(N)))

In [299]: %timeit df.groupby('A').filter(lambda x: len(x) > 1000)
1 loop, best of 3: 330 ms per loop

In [300]: %timeit df[df.groupby(['A'])['A'].transform('size') > 1000]
10 loops, best of 3: 101 ms per loop

警告

给定组数，结果不能解决性能问题，这对于其中一些解决方案的时序会产生很大影响。