问题描述

我的数据帧：

dfd = pd.DataFrame({'A': ['Apple','Apple', 'Apple','Orange','Orange','Orange','Pears','Pears'],
                    'B': [1,2,9,6,4,3,2,1]
                   })
       A    B
0   Apple   1
1   Apple   2
2   Apple   9
3   Orange  6
4   Orange  4
5   Orange  3
6   Pears   2
7   Pears   1

预期：

   A    new_B   old_B
0   Apple   1   1
1   Apple   1   2
2   Apple   1   9
3   Orange  3   6
4   Orange  3   4
5   Orange  3   3
6   Pears   1   2
7   Pears   1   1

第二个预期产量： 一旦达到上述预期输出，我就必须为每个组创建SQL语句并写入文件： 基本上，迭代每一行并编写SQL查询：

sql_query= "update test_tbl "
    "set id =  {0}"
    "where id = {1}"
    "and A = '{2}' ".format(new_b,old_b,A)

print(sql_query, file=open("output.sql", "a"))

推荐答案

使用GroupBy.transformFORSeries，大小与原始df相同：

dfd['new_B'] = dfd.groupby('A')['B'].transform('min')
print (dfd)
        A  B  new_B
0   Apple  1      1
1   Apple  2      1
2   Apple  9      1
3  Orange  6      3
4  Orange  4      3
5  Orange  3      3
6   Pears  2      1
7   Pears  1      1

如果列的顺序很重要，请使用insert和rename：

dfd.insert(1, 'new_B', dfd.groupby('A')['B'].transform('min'))
dfd = dfd.rename(columns={'B':'old_B'})
print (dfd)
        A  new_B  old_B
0   Apple      1      1
1   Apple      1      2
2   Apple      1      9
3  Orange      3      6
4  Orange      3      4
5  Orange      3      3
6   Pears      1      2
7   Pears      1      1

如果transform不可能，请使用以下替代解决方案：

#aggregate by min
s = dfd.groupby('A')['B'].min()
print (s)
A
Apple     1
Orange    3
Pears     1
Name: B, dtype: int64

#insert and map
dfd.insert(1, 'new_B', dfd['A'].map(s))
dfd = dfd.rename(columns={'B':'old_B'})
print (dfd)
        A  new_B  old_B
0   Apple      1      1
1   Apple      1      2
2   Apple      1      9
3  Orange      3      6
4  Orange      3      4
5  Orange      3      3
6   Pears      1      2
7   Pears      1      1

这篇关于 pandas 分组并使用最小值更新的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！