一种基于不同列的优雅高效的中值查找方法
我有一个如下所示的dataframe，但我真正的dataframe有数百万行
te_df = pd.DataFrame({'subject_id':[1,1,1,2,2,2,3,3],
'test':['test1','test2','test3','test1','test2','test3','test1','test4'],
'0-24hrs':[1,1,1,2,1,1,np.nan,np.nan],
'24-48hrs':[np.nan,np.nan,np.nan,1,1,1,2,1],
'48-72hrs':[2,3,1,3,3,np.nan,np.nan,np.nan]
})
我想查找每24小时执行测试的中位数次数（使用测试列标识）（使用0-24hrs、24-48hrs、48-72hrs)
我试过下面的
df_out = pd.DataFrame()
df_out['1st_24'] = te_df.groupby('test')['0-24hrs'].median()
df_out['2nd_24'] = te_df.groupby('test')['24-48hrs'].median()
df_out['3rd_24'] = te_df.groupby('test')['48-72hrs'].median()
而不是重复同一行三次，有没有其他高效优雅的方法来找到这一点？因为我真正的数据帧有几百万行
共有2个答案
为什么不试试呢
out = df.groupby('test')[['0-24hrs', '24-48hrs', '48-72hrs']].median()
0-24hrs 24-48hrs 48-72hrs
test
test1 1.5 1.5 2.5
test2 1.0 1.0 3.0
test3 1.0 1.0 1.0
test4 NaN 1.0 NaN
您也可以通过以下方式来实现：-
df_out=te_df.groupby('test').median().drop(columns=['subject_id'])
#output
0-24hrs 24-48hrs 48-72hrs
test
test1 1.5 1.5 2.5
test2 1.0 1.0 3.0
test3 1.0 1.0 1.0
test4 NaN 1.0 NaN
注意：在@beny的方法通过传递列表访问列值中，您不会得到警告：
out = df.groupby('test')[['0-24hrs', '24-48hrs', '48-72hrs']].median()
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