Pandas根据groupby对象的特定条件更新列值
我有一个pandas数据帧，其中3列X、Y和Z用于分组。我想基于代码中显示的条件为每个组更新列B（或将其存储在单独的列中）。但我得到的最后结果是零。我不确定我做错了什么。
下面是供参考的表格和代码：
group=df.groupby(['X','Y','Z'])
for a,b in group:
if ((b.colA==2).all()):
df['colB']=b.colB.max()
elif (((b.colA>2).all()) and (b.colB.max() >=2)):
df['colB']=b.colB.max()
else:
df['colB']=np.nan
共有1个答案
使用groupby.transform标识条件，然后使用where掩码：
groups = df.df.groupby(['X','Y','Z'])
min_A = groups['A'].transform('min')
max_A = groups['A'].transform('max')
max_B = groups['B'].transform('max')
df['ret_colB'] = maxB.where( (minA.eq(2) & maxA.eq(2)) | (minA.gt(2) & max_B.ge(2))
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