Вопрос или проблема
У меня есть датафрейм в формате, указанном на скриншоте ниже. Столбец ‘Candidate Won‘ имеет значение ‘loss‘ для всех строк. Я хочу обновить столбец ‘Candidate Won’ до значения ‘won’, если в соответствующей строке значение ‘% of Votes‘ является максимальным при группировке по столбцу ‘Constituency‘, иначе значение должно быть ‘loss’. Я хочу достичь результата, используя комбинацию apply, lambda и group by, вместо использования циклов/итераций.
DataFrame : (df_andhrapradesh)
Код ниже работает для конкретного избирательного округа в датафрейме :
df_amalapuram=df_andhrapradesh[df_andhrapradesh['Constituency']=='Amalapuram']
df_amalapuram['Candidate Won']=df_amalapuram['% of Votes'].apply(lambda x:"Won" if x==df_amalapuram['% of Votes'].max() else "Loss")
Пытался сделать что-то вроде этого, чтобы код заработал для всего датафрейма с разными избирательными округами, но это не сработало:
df_andhrapradesh['Candidate Won']=df_andhrapradesh['% of Votes'].apply(lambda x:"Won" if x==df_andhrapradesh.groupby('Constituency')['% of Votes'].max() else "Loss")
Я использовал функцию ‘Apply‘ для каждой строки в pandas датафрейме и создал кастомную функцию, чтобы вернуть значение для столбца ‘Candidate Won‘ с использованием датафрейма, уровня строки ‘Constituency’,’% of Votes’
Код кастомной функции:
def update_candidateresult(df,a,b):
max_voteshare=df.groupby(df['Constituency']==a)['% of Votes'].max()[True]
if b==max_voteshare:
return "won"
else:
return "loss"
Финальный код :
df_andhrapradesh['Candidate Won']=df_andhrapradesh.apply(lambda row:update_candidateresult(df_andhrapradesh,row['Constituency'],row['% of Votes']),axis=1)
Я предпочитаю читать индекс максимального значения каждой группы и изменять значение кандидата:
df.loc[df.groupby('Constiteuncy').idxmax().values.ravel(), 'candidate'] = 'won'
Но если вы предпочитаете использовать apply и lambda, как упоминали, вы могли бы попробовать это:
index_max = df.groupby(['Constiteuncy'])['Vote'].apply(lambda x: x.idxmax())
df.loc[index_max , 'candidate'] = 'won'
Ответ или решение
Конечно, давайте рассмотрим, как обновить колонку в DataFrame pandas, используя комбинацию функций apply, lambda и group by. Задача состоит в том, чтобы обновить колонку "Candidate Won" значением "won", если "% of Votes" является максимальным в рамках каждой группы по колонке "Constituency". В противном случае колонка должна оставаться с значением "loss".
Решение Задачи
В данном случае, выполнение задачи разбивается на несколько шагов:
- Группировка данных: Использовать
groupby, чтобы агрегировать DataFrame по колонке "Constituency". - Поиск максимальных значений: В каждой группе определить индекс строки с максимальным значением в колонке "% of Votes".
- Обновление значений: Использовать полученные индексы для обновления значений в колонке "Candidate Won".
Детальный код
import pandas as pd
# Пример создания DataFrame
data = {
'Constituency': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'% of Votes': [60, 70, 80, 50],
'Candidate Won': ['loss', 'loss', 'loss', 'loss']
}
df_andhrapradesh = pd.DataFrame(data)
# Определение индексов максимальных значений
max_indices = df_andhrapradesh.groupby('Constituency')['% of Votes'].idxmax()
# Обновление значений "Candidate Won" для максимальных индексов
df_andhrapradesh.loc[max_indices, 'Candidate Won'] = 'won'
print(df_andhrapradesh)Пояснения:
- Группировка: Функция
groupby('Constituency')создает группы по каждому значению в колонке "Constituency". - Получение максимальных индексов: Используется
idxmax(), чтобы найти индекс с максимальным количеством голосов в каждой группе. - Обновление данных: С помощью
locи списка индексов обновляются нужные строки.
Преимущества подхода
- Эффективность: Этот подход исключает использование циклов благодаря векторизированным операциям pandas.
- Простота и читаемость: Код легко читаем, что упрощает обслуживание и понимание логики.
Заключение
Использование apply, lambda и groupby в pandas для решения такой задачи позволяет значительно упростить и ускорить обработку данных, что особенно важно при работе с большими объемами информации. Это решение демонстрирует подход автоматизации и эффективности в обработке данных.