熊猫群按agg/对组中不同行的不同功能应用

Question

我试图通过聚合来执行一个组。我的假人Dataframe看起来是这样的：

print (df)
    ID  Industry  Value 1  Value 2
0    1   Finance     0.25       99
1    1   Finance     0.50       73
2    1   Finance     0.25       53
3    1  Teaching     0.75       80
4    1  Teaching     0.25       78
5    1  Teaching     0.50       99
6    2   Finance     0.50       75
7    2   Finance     0.25       56
8    2   Finance     0.25       80
9    2  Teaching     0.50       79
10   3   Finance     0.25       61
11   3   Finance     0.75       87
12   3   Finance     0.75       97
13   3   Finance     0.25       99
14   3   Finance     0.25       76
15   3  Teaching     0.25       73
16   3  Teaching     0.75       68
17   3  Teaching     0.25       59
18   3  Teaching     0.25       60

我想按ID和工业进行分组，我想创建一个新的字段，名为"Expected“。预期将等于：

• 如果是组的第一行，则值1+值2
• 如果它是组中该行的组期望值中的任何其他行减去当前行的值(值1*值2)，则期望值如下所示：

​

​

如果可能的话我想避免循环。任何帮助都会受到赞赏，因为使用iloc、groupby agg、groupby transform的多次尝试对我来说都是短暂的。

Answer 1

首先由numpy.where和duplicated设置新列，然后使用DataFrameGroupBy.cumsum

m = df.duplicated(['ID','Industry'])
df['new'] = np.where(m, -df['Value 1'] * df['Value 2'], df['Value 1'] + df['Value 2'])
df['new'] = df.groupby(['ID','Industry'])['new'].cumsum()
print (df)
    ID  Industry  Value 1  Value 2     new
0    1   Finance     0.25       99   99.25
1    1   Finance     0.50       73   62.75
2    1   Finance     0.25       53   49.50
3    1  Teaching     0.75       80   80.75
4    1  Teaching     0.25       78   61.25
5    1  Teaching     0.50       99   11.75
6    2   Finance     0.50       75   75.50
7    2   Finance     0.25       56   61.50
8    2   Finance     0.25       80   41.50
9    2  Teaching     0.50       79   79.50
10   3   Finance     0.25       61   61.25
11   3   Finance     0.75       87   -4.00
12   3   Finance     0.75       97  -76.75
13   3   Finance     0.25       99 -101.50
14   3   Finance     0.25       76 -120.50
15   3  Teaching     0.25       73   73.25
16   3  Teaching     0.75       68   22.25
17   3  Teaching     0.25       59    7.50
18   3  Teaching     0.25       60   -7.50