Python的熊貓由函數

Question

組我有這樣的表

uname sid usage 
0 Ahmad a 5 
1 Ahmad a 7 
2 Ahmad a 10 
3 Ahmad b 2 
4 Mohamad c 6 
5 Mohamad c 7 
6 Mohamad c 9 

我由uname和側要組，並且具有使用列= group.max - group.min。但是，如果組數爲1返回組max

了出來放應

uname sid usage 
0 Ahmad a 5 
1 Ahmad b 2 
2 Mohamad c 3  

Answer 1

首先，使用agg搶min，max，和各組的size。
然後乘以min通過size > 1。當它是時，它將等於min，否則0。然後從max中減去。

d1 = df.groupby(['uname', 'sid']).usage.agg(['min', 'max', 'size']) 
d1['max'].sub(d1['min'].mul(d1['size'].gt(1))).reset_index(name='usage') 

Answer 2

您可以使用groupby與apply差異max和min如果length是多爲1其他max：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage'] 
     .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.max()) 
     .reset_index() 
print (df) 
    uname sid usage 
0 Ahmad a  5 
1 Ahmad b  2 
2 Mohamad c  3 

我認爲，而不是max你也可以使用iloc ：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage'] 
     .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.iloc[0]) 
     .reset_index() 
print (df) 
    uname sid usage 
0 Ahmad a  5 
1 Ahmad b  2 
2 Mohamad c  3 

與Series.where另一種解決方案，其中測試size：

g = df.groupby(['uname','sid'])['usage'] 
s = g.max()-g.min() 
print (s) 
uname sid 
Ahmad a  5 
     b  0 
Mohamad c  3 
Name: usage, dtype: int64 

print (g.size() == 1) 
uname sid 
Ahmad a  False 
     b  True 
Mohamad c  False 
dtype: bool 

print (s.where(g.size() != 1, g.max()).reset_index()) 
    uname sid usage 
0 Ahmad a  5 
1 Ahmad b  2 
2 Mohamad c  3