如何在pandas数据框中对近似重复值进行分组？

2019年7月28日 144次阅读

如果DataFrame中有重复值pandas已经提供了替换或删除重复项的函数.另一方面,在许多实验数据集中,可能有“近似”重复.

如何用例如替换这些接近重复的值来替换这些值.他们的意思？

示例数据如下所示：

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2,2.01, 3, 4,4.1,3.95, 5,], 
                   'y': [1, 2,2.2, 3, 4.1,4.4,4.01, 5.5]})

我试图破解一些东西,在重复附近捆绑,但这是使用for循环,似乎是对熊猫的黑客攻击：

def cluster_near_values(df, colname_to_cluster, bin_size=0.1):

    used_x = [] # list of values already grouped
    group_index = 0
    for search_value in df[colname_to_cluster]:

        if search_value in used_x:
            # value is already in a group, skip to next
            continue

        g_ix = df[abs(df[colname_to_cluster]-search_value) < bin_size].index
        used_x.extend(df.loc[g_ix, colname_to_cluster])
        df.loc[g_ix, 'cluster_group'] = group_index
       group_index += 1

    return df.groupby('cluster_group').mean()

分组和平均哪个：

print(cluster_near_values(df, 'x', 0.1))

                  x     y
cluster_group                
0.0            1.000000  1.00
1.0            2.005000  2.10
2.0            3.000000  3.00
3.0            4.016667  4.17
4.0            5.000000  5.50

有没有更好的方法来实现这一目标？

最佳答案 这是一个示例,您希望将项目分组为一位精度.您可以根据需要进行修改.您还可以修改此值以使阈值超过1的分级值.

df.groupby(np.ceil(df['x'] * 10) // 10).mean()    
            x     y
x                  
1.0  1.000000  1.00
2.0  2.005000  2.10
3.0  3.000000  3.00
4.0  4.016667  4.17
5.0  5.000000  5.50
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