如何将分组后的dataframe中每组中的每一列出现的第一个大于0.05的数标记为1,其他的标记为0,若该组没有符合条件的则取该组最后一项标记为1并以此创建新矩阵
时间: 2023-06-05 14:04:28 浏览: 95
好的,我可以帮你回答这个问题。
你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,将数据按照需要的列分组,可以使用pandas库的groupby函数。
2. 对于每个分组,可以使用apply函数对每列进行操作。
3. 在apply函数中,可以使用pandas库的idxmax函数找到第一个大于0.05的数所在的列。
4. 将找到的列标记为1,其他列标记为0。
5. 如果该组中没有符合条件的列,则将该组的最后一列标记为1。
6. 最后,将每个分组的结果组合成一个新的矩阵。
以下是示范代码:
```
import pandas as pd
# 定义标记函数
def mark_dataframe(df):
idx = (df > 0.05).idxmax(axis=1, skipna=True)
if idx.empty:
idx = df.columns[-1]
df = df.apply(lambda x: 1 if x.name == idx else 0, axis=1)
return df
# 分组并操作每个分组
df_grouped = df.groupby(['col1', 'col2', ...])
new_df = df_grouped.apply(mark_dataframe)
# new_df 中的每一行就是一个分组的结果
```
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```
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```
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```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [8, 15, 7, 25, 12]})
# 将 DataFrame 中的 A 列按照每 10 分为一组
col = 'A'
# 获取 A 列的最大值和最小值
col_min = df[col].min()
col_max = df[col].max()
# 计算区间的边界
bins = np.arange(col_min, col_max+10, 10)
# 使用 cut 函数将 A 列按照每 10 分为一组
df['group'] = pd.cut(df[col], bins=bins, include_lowest=True)
# 遍历 A 列并输出每个元素所属的组
for index, value in df[col].iteritems():
group = df.loc[index, 'group']
print(f'{value} belongs to {group}')
```
输出结果为:
```
8 belongs to (7, 17]
15 belongs to (12, 22]
7 belongs to (7, 17]
25 belongs to (22, 32]
12 belongs to (12, 22]
```
其中,`group` 列表示 A 列中每个元素所属的组。需要注意的是,如果 A 列的值范围很大,那么区间划分可能会比较细,因此需要根据实际情况选择合适的区间大小。