Python Pandas には、DataFrame があります。この DataFrame を列ごとにグループ化し、列の最後の値を別の列のすべての行に割り当てたいと考えています。
次のコマンドでグループの最後の行を選択できることがわかっています。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': (1,1,2,3,3), 'b':(20,21,30,40,41)})
print(df)
print("-")
result = df.groupby('a').nth(-1)
print(result)
結果：
a b
0 1 20
1 1 21
2 2 30
3 3 40
4 3 41
-
b
a
1 21
2 30
3 41
この操作の結果を元のデータフレームに再度割り当てて、次のような結果を得るにはどうすればよいでしょうか。
a b b_new
0 1 20 21
1 1 21 21
2 2 30 30
3 3 40 41
4 3 41 41
ベストアンサー1
df['b_new'] = df.groupby('a')['b'].transform('last')
代替：
df['b_new'] = df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: x.iat[-1])
print(df)
a b b_new
0 1 20 21
1 1 21 21
2 2 30 30
3 3 40 41
4 3 41 41
df = df.join(df.groupby('a')['b'].nth(-1).rename('b_new'), 'a')
print(df)
a b b_new
0 1 20 21
1 1 21 21
2 2 30 30
3 3 40 41
4 3 41 41
タイミング:
N = 10000
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1000,size=N),
'b':np.random.randint(10000,size=N)})
#print (df)
def f(df):
return df.join(df.groupby('a')['b'].nth(-1).rename('b_new'), 'a')
#cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ1
In [211]: %timeit df['b_new'] = df.a.map(df.groupby('a').b.nth(-1))
100 loops, best of 3: 3.57 ms per loop
#cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ2
In [212]: %timeit df['b_new'] = df.a.replace(df.groupby('a').b.nth(-1))
10 loops, best of 3: 71.3 ms per loop
#jezrael1
In [213]: %timeit df['b_new'] = df.groupby('a')['b'].transform('last')
1000 loops, best of 3: 1.82 ms per loop
#jezrael2
In [214]: %timeit df['b_new'] = df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: x.iat[-1])
10 loops, best of 3: 178 ms per loop
#jezrael3
In [219]: %timeit f(df)
100 loops, best of 3: 3.63 ms per loop
警告
結果では、グループの数を考慮したパフォーマンスについては触れられていません。グループの数は、これらのソリューションの一部ではタイミングに大きく影響します。