熊貓：批量替換來自不同行的值符合相同條件

Question

我已經從sql server中提取了一些熊貓格式的數據。像這樣的結構：

df = pd.DataFrame({'Day':(1,2,3,4,1,2,3,4),'State':('A','A','A','A','B','B','B','B'),'Direction':('N','S','N','S','N','S','N','S'),'values':(12,34,22,37,14,16,23,43)}) 

>>> df 
    Day Direction State values 
0 1   N  A  12 
1 2   S  A  34 
2 3   N  A  22 
3 4   S  A  37 
4 1   N  B  14 
5 2   S  B  16 
6 3   N  B  23 
7 4   S  B  43 

現在我想（A國==）本身來代替與同一天同一個方向，但所有值+值與同一天，同一個國家，但與（國家==乙）。例如，像這樣：

df.loc[(df.Day == 1) & (df.Direction == 'N') & (df.State == 'A'),'values'] = df.loc[(df.Day == 1) & (df.Direction == 'N') & (df.State == 'A'),'values'].values + df.loc[(df.Day == 1) & (df.Direction == 'N') & (df.State == 'B'),'values'].values 

>>> df 
    Day Direction State values 
0 1   N  A  26 
1 2   S  A  34 
2 3   N  A  22 
3 4   S  A  37 
4 1   N  B  14 
5 2   S  B  16 
6 3   N  B  23 
7 4   S  B  43 

通知的第一行的值已經從12變更爲26（12 + 14） 由於值是來自不同的行，所以種難以使用combine_first功能？

現在我必須使用兩個循環（在'日'和'方向'）和上述歸因語句來做，當數據幀變大時它非常緩慢。你有這樣做的聰明和有效的方式嗎？

Answer 1

您可以先定義一個函數在同一個組中添加從B到A的值。然後將這個函數應用到每個組。

def f(x): 
    x.loc[x.State=='A','values']+=x.loc[x.State=='B','values'].iloc[0] 
    return x 

df.groupby(['Day','Direction']).apply(f) 
Out[94]: 
    Day Direction State values 
0 1   N  A  26 
1 2   S  A  50 
2 3   N  A  45 
3 4   S  A  80 
4 1   N  B  14 
5 2   S  B  16 
6 3   N  B  23 
7 4   S  B  43