本文介绍了如何使用 Pandas 计算 DataFrame 中，按照 ID 分组后，每一行数据对应的前序行的中位数。通过 groupby.transform、shift 和 expanding.median 函数的组合，可以高效地实现这一目标，无需手动循环，代码简洁易懂。
在数据分析中，经常需要计算基于时间序列或分组数据的滚动统计量。本文将演示如何使用 Pandas 计算 DataFrame 中，按照特定 ID 分组后，每一行数据对应的前序行的中位数。
问题描述
假设我们有一个 DataFrame，包含 Index、ID 和 Amount 三列，如下所示：
Index ID Amount 0 1 A 10 1 2 A 15 2 3 A 17 3 4 A 12 4 5 A 10 5 6 B 20 6 7 B 15
我们的目标是添加一个新的列 MedianOfPastElements，其中每一行的值是相同 ID 的所有前序行的 Amount 列的中位数。
解决方案
Pandas 提供了强大的 groupby 和 transform 功能，可以高效地解决这个问题。以下是实现的代码：
import pandas as pd
# 示例数据
data = {'Index': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
'ID': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
'Amount': [10, 15, 17, 12, 10, 20, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算前序行的中位数
df['MedianOfPastElements'] = (df.groupby('ID')['Amount']
.transform(lambda s: s.shift().expanding().median()))
print(df)代码解释
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- df.groupby('ID')['Amount']: 首先，我们按照 ID 列对 DataFrame 进行分组，并选择 Amount 列。
- .transform(lambda s: ...): transform 函数会将一个函数应用到每个分组的 Series 上，并将结果合并回原始 DataFrame。
- s.shift(): shift() 函数将 Series 中的元素向下移动一位。这样，每一行就对应了它前面所有行的值。例如，对于 'A' 组的第三行，shift() 后的值为前两行的值。
- .expanding(): expanding() 函数创建一个 expanding object，允许我们计算累积统计量。
- .median(): median() 函数计算每个 expanding window 的中位数。
输出结果
运行上述代码，将得到以下结果：
Index ID Amount MedianOfPastElements 0 1 A 10 NaN 1 2 A 15 10.0 2 3 A 17 12.5 3 4 A 12 15.0 4 5 A 10 13.5 5 6 B 20 NaN 6 7 B 15 20.0
可以看到，MedianOfPastElements 列包含了我们想要的结果。第一行由于没有前序行，所以中位数为 NaN。
注意事项
- shift() 函数会导致第一行的值为 NaN，因为没有前序行。如果需要，可以使用 fillna() 函数填充这些缺失值。
- 该方法适用于大型 DataFrame，因为它使用了 Pandas 的矢量化操作，效率很高。
- 可以根据需要修改代码，计算其他统计量，例如平均值、标准差等。只需要将 .median() 替换为 .mean()、.std() 等相应的函数即可。
总结
本文演示了如何使用 Pandas 的 groupby.transform、shift 和 expanding.median 函数，高效地计算 DataFrame 中，按照 ID 分组后，每一行数据对应的前序行的中位数。这种方法简洁、高效，适用于处理大型数据集。掌握这些技巧可以帮助你更有效地进行数据分析和处理。
