Эквивалент преобразования в R / ddply в Python / pandas?

В функции ddply R вы можете вычислять любые новые столбцы по группам и добавлять результат к исходному фреймворку данных, например:

ddply(mtcars, .(cyl), transform, n=length(cyl)) # n is appended to the df 

В Python / pandas я сначала вычислил его, а затем объединил, например:

 df1 = mtcars.groupby("cyl").apply(lambda x: Series(x["cyl"].count(), index=["n"])).reset_index() mtcars = pd.merge(mtcars, df1, on=["cyl"]) 

или что-то типа того.

Тем не менее, я всегда чувствую, что это довольно сложно, так что можно сделать все это раз?

Благодарю.

  • Возможно ли запустить скрипт python в R shiny
  • Вызов пользовательских функций из Python с помощью rpy2
  • Как можно сохранить уникальное соединение Rserve за сеанс?
  • Передача переменной Python в R с помощью rpy2
  • Альтернатива rpython для вызова python из R?
  • Состояние распараллеливания pandas.apply ()
  • Выполнить объединение графов на основе имен вершин Python igraph
  • Подмножество данных в Python
  • One Solution collect form web for “Эквивалент преобразования в R / ddply в Python / pandas?”

    Вы можете добавить столбец в DataFrame, присвоив ему результат операции groupby / transform:

     mtcars['n'] = mtcars.groupby("cyl")['cyl'].transform('count') 

     import pandas as pd import pandas.rpy.common as com mtcars = com.load_data('mtcars') mtcars['n'] = mtcars.groupby("cyl")['cyl'].transform('count') print(mtcars.head()) 

    доходность

      mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb n Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 7 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 7 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 11 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 7 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 14 

    Чтобы добавить несколько столбцов, вы можете использовать groupby/apply . Убедитесь, что применяемая вами функция возвращает DataFrame с тем же индексом, что и его вход. Например,

     mtcars[['n','total_wt']] = mtcars.groupby("cyl").apply( lambda x: pd.DataFrame({'n': len(x['cyl']), 'total_wt': x['wt'].sum()}, index=x.index)) print(mtcars.head()) 

    доходность

      mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb n total_wt Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 7 21.820 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 7 21.820 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 11 25.143 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 7 21.820 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 14 55.989 
    Interesting Posts
    Python - лучший язык программирования в мире.