英文:
Group pandas dataframe and flag corresponding rows where all values from a list exist in a column
问题
Sure, here's a code snippet that should help you achieve the desired output using the pandas library:
import pandas as pd
# Your DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Group1': ['G1', 'G1', 'G1', 'G1', 'G1', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2', 'G2'],
'Group2': ['A1', 'A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A2', 'A2'],
'Label': ['AA', 'BB', 'CC', 'AA', 'CC', 'BB', 'DD', 'AA', 'CC', 'DD', 'BB']
})
l1 = ['AA', 'BB', 'CC', 'DD']
# Create a function to check if all values in 'Label' column are in l1
def check_label(group):
return all(label in l1 for label in group['Label'])
# Apply the function and create the 'Flag' column
df['Flag'] = df.groupby(['Group1', 'Group2'])['Label'].transform(check_label).astype(int)
# Display the result
print(df)
This code defines a custom function check_label to check if all values in the 'Label' column are in the list l1. It then applies this function to each group of 'Group1' and 'Group2' using groupby and creates the 'Flag' column with the result. The output DataFrame will have the desired flagging based on your criteria.
英文:
I have a dataframe with the following structure:
Group1 Group2 Label
G1 A1 AA
G1 A1 BB
G1 A1 CC
G1 A2 AA
G1 A2 CC
G2 A1 BB
G2 A1 DD
G2 A2 AA
G2 A2 CC
G2 A2 DD
G2 A2 BB
l1 = ['AA','BB','CC','DD']
I want to group the dataframe based on the Group1 and Group2 columns and check if the 'Label' column is equal(ordering may be different) to a list of values (l1), and flag those group.
Expected output:
The group Group1=G2, Group2=A2 has all values from l1 in the Label column. Therefore the rows corresponding to the group are flagged.
Group1 Group2 Label Flag
G1 A1 AA 0
G1 A1 BB 0
G1 A1 CC 0
G1 A2 AA 0
G1 A2 CC 0
G2 A1 BB 0
G2 A1 DD 0
G2 A2 AA 1
G2 A2 CC 1
G2 A2 DD 1
G2 A2 BB 1
I haven't been able to make much progress:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Group1': [ 'G1','G1', 'G1','G1','G1',
'G2','G2', 'G2','G2','G2','G2'],
'Group2': ['A1','A1','A1','A2','A2',
'A1','A1','A2','A2','A2','A2'],
'Label': ['AA','BB','CC','AA','CC','BB',
'DD','AA','CC','DD','BB']})
df.groupby(['Group1','Group2'])
A link to a solution or a function/method I can use to achieve this is appreciated
答案1
得分: 1
你可以使用 groupby.transform 和 set 操作：
l1 = ['AA', 'BB', 'CC', 'DD']
S = set(l1)
df['Flag'] = (df
.groupby(['Group1','Group2'])
['Label'].transform(lambda x: set(x)==S)
.astype(int)
)
输出：
Group1 Group2 Label Flag
0 G1 A1 AA 0
1 G1 A1 BB 0
2 G1 A1 CC 0
3 G1 A2 AA 0
4 G1 A2 CC 0
5 G2 A1 BB 0
6 G2 A1 DD 0
7 G2 A2 AA 1
8 G2 A2 BB 1
9 G2 A2 CC 1
10 G2 A2 DD 1
英文:
You can use a groupby.transform and set operations:
l1 = ['AA','BB','CC','DD']
S = set(l1)
df['Flag'] = (df
.groupby(['Group1','Group2'])
['Label'].transform(lambda x: set(x)==S)
.astype(int)
)
Output:
Group1 Group2 Label Flag
0 G1 A1 AA 0
1 G1 A1 BB 0
2 G1 A1 CC 0
3 G1 A2 AA 0
4 G1 A2 CC 0
5 G2 A1 BB 0
6 G2 A1 DD 0
7 G2 A2 AA 1
8 G2 A2 BB 1
9 G2 A2 CC 1
10 G2 A2 DD 1
答案2
得分: 1
这是使用 .agg(set) 和 df.join() 的一种方法：
cols = ['Group1', 'Group2']
df.join(df.groupby(cols)['Label'].agg(set).eq(set(l1)).rename('Flag').astype(int), on=cols)
或者使用以下方法：
df['Label'].str.get_dummies().reindex(l, axis=1).groupby([df['Group1'], df['Group2']]).transform('any').all(axis=1).astype(int)
输出：
Group1 Group2 Label Flag
0 G1 A1 AA 0
1 G1 A1 BB 0
2 G1 A1 CC 0
3 G1 A2 AA 0
4 G1 A2 CC 0
5 G2 A1 BB 0
6 G2 A1 DD 0
7 G2 A2 AA 1
8 G2 A2 CC 1
9 G2 A2 DD 1
10 G2 A2 BB 1
英文:
Here is a way using .agg(set) and df.join()
cols = ['Group1','Group2']
df.join(df.groupby(cols)['Label'].agg(set).eq(set(l1)).rename('Flag').astype(int),on = cols)
or
df['Label'].str.get_dummies().reindex(l,axis=1).groupby([df['Group1'],df['Group2']]).transform('any').all(axis=1).astype(int)
Output:
Group1 Group2 Label Flag
0 G1 A1 AA 0
1 G1 A1 BB 0
2 G1 A1 CC 0
3 G1 A2 AA 0
4 G1 A2 CC 0
5 G2 A1 BB 0
6 G2 A1 DD 0
7 G2 A2 AA 1
8 G2 A2 CC 1
9 G2 A2 DD 1
10 G2 A2 BB 1
答案3
得分: 1
快速解决方案
df['flag'] = df['Label'].mask(~df['Label'].isin(l1))
df['flag'] = df.groupby(['Group1', 'Group2'])['flag'].transform('nunique').eq(len(l1))
Group1 Group2 Label flag
0 G1 A1 AA False
1 G1 A1 BB False
2 G1 A1 CC False
3 G1 A2 AA False
4 G1 A2 CC False
5 G2 A1 BB False
6 G2 A1 DD False
7 G2 A2 AA True
8 G2 A2 CC True
9 G2 A2 DD True
10 G2 A2 BB True
英文:
Fast solution
df['flag'] = df['Label'].mask(~df['Label'].isin(l1))
df['flag'] = df.groupby(['Group1', 'Group2'])['flag'].transform('nunique').eq(len(l1))
Group1 Group2 Label flag
0 G1 A1 AA False
1 G1 A1 BB False
2 G1 A1 CC False
3 G1 A2 AA False
4 G1 A2 CC False
5 G2 A1 BB False
6 G2 A1 DD False
7 G2 A2 AA True
8 G2 A2 CC True
9 G2 A2 DD True
10 G2 A2 BB True
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