pandas有段代码不理解

今天做pandas一道题
题目:df2新增 flag 列,flag 由 group 和 price 组合而成。但是,部分行的值为空,部分有值,有值的是所在 group 分组内按 price 降序排列,并由 df1 的 amt 决定有值的数量。df1 中的 amt 为对应分组 group 的数量值。

df1 = pd.DataFrame({'group': [*'abcd'], 'amt': [1, 2,0,2]})
df2 = pd.DataFrame({'group': [*'aabbccdd'], 'price': range(10, 81, 10)})
print(df1)
print(df2)
def func(grp):

    grp_new = grp.sort_values('price', ascending=False)
    line_num = df1[df1.group == grp.name]['amt'].squeeze()
    grp_new = grp_new.assign(flag=np.nan)
    grp_new.loc[:line_num, 'flag'] = grp_new.iloc[:line_num].apply(lambda x: f'{x.group}{x.price}', axis=1)
    return grp_new

print(df2.groupby('group',sort=False).apply(func))
运行结果:        group  price flag
group                    
a     1     a     20  a20
      0     a     10  NaN
b     3     b     40  b40
      2     b     30  b30
c     5     c     60  NaN
      4     c     50  NaN
d     7     d     80  d80
      6     d     70  d70

上述代码这段是AI帮改的,grp_new.loc[:line_num, ‘flag’] = grp_new.iloc[:line_num].apply(lambda x: f’{x.group}{x.price}’, axis=1),可是我认为grp_new.loc[:line_num, ‘flag’]中loc得到的是空,为什么grp_new.iloc[:line_num]中用iloc可以赋值过去不会报错,而且还得到正确的结果,请大佬帮忙小白解释下

讨论数量: 1

您的问题是一个很好的问题,主要涉及到 pandas 的 loc 和 iloc 的差异。

在 pandas 中,.loc和.iloc是用于数据访问的两种方法。它们的主要区别是.loc在工作时考虑行/列标签,而.iloc则忽略行/列标签,只处理基于行/列的整数索引。

当您在此代码中使用 grp_new.loc[:line_num, 'flag']时,pandas会试图查找所有行标签值小于或等于 line_num的行。然而,在您的数据中,行标签(也就是index)并不是整数或连续整数,而是由group value和对应的行索引组成。因此,pandas在这里无法找到任何满足条件的行,所以返回空值。

相反,当您使用 grp_new.iloc[:line_num]时,pandas会直接返回前line_num行,无论行标签的值是什么。这就是为什么 grp_new.iloc[:line_num]能返回期望的结果,而 grp_new.loc[:line_num, 'flag']则返回空值。

最后,赋值语句 grp_new.loc[:line_num, 'flag'] = grp_new.iloc[:line_num].apply(...) 的含义是,将经过 apply(...)操作后的结果(即每个行对应的字符串)赋值给 grp_new DataFrame的 'flag' 列的前 line_num 行。虽然 .loc[:line_num, 'flag'] 在这里可能看起来返回空值,但是它实际上仍然指向原始 DataFrame 的相应行,因此赋值操作能够正确执行。

总的来说,这段代码的目的是将 'group' 列和 'price' 列的值组合成字符串,并将该字符串赋值给 'flag' 列的前 line_num 行。

这段解释也是 AI 写的😂

10个月前 评论

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