在函数中包含 groupby 语句 - Python

Question

以下函数计算圆的不同线段内的点数。导出单个时间点的计数时，此功能按预期工作。但是，当尝试使用 groupby 调用在不同时间点导出此计数时，它仍会将所有计数合并到单个输出中。import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({           'Time' : ['19:50:10.1','19:50:10.1','19:50:10.1','19:50:10.1','19:50:10.2','19:50:10.2','19:50:10.2','19:50:10.2'],                     'id' : ['A','B','C','D','A','B','C','D'],                         'x' : [1,8,0,-5,1,-1,-6,0],        'y' : [-5,2,-5,2,5,-5,-2,2],        'X2' : [0,0,0,0,0,0,0,0],        'Y2' : [0,0,0,0,0,0,0,0],           'Angle' : [0,0,0,0,0,0,0,0],                     })def checkPoint(x, y, rotation_angle, refX, refY, radius = 10):    section_angle_start = [(i + rotation_angle - 45) for i in [0, 90, 180, 270, 360]]    Angle = np.arctan2(x-refX, y-refY) * 180 / np.pi    Angle = Angle % 360    # adjust range    if Angle > section_angle_start[-1]:        Angle -= 360    elif Angle < section_angle_start[0]:        Angle += 360    for i in range(4):        if section_angle_start[i] < Angle < section_angle_start[i+1]:            break    else:         i = 0    return i+1  tmp = []result = []以下是我尝试将函数传递给 中的每个唯一组。checkPointTimefor group in df.groupby('Time'):    for i, row in df.iterrows():            seg = checkPoint(row.x, row.y, row.Angle, row.X2, row.Y2)        tmp.append(seg)        result.append([tmp.count(i) for i in [1,2,3,4]])df = pd.DataFrame(result, columns = ['1','2','3','4'])外：   1  2  3  40  2  1  3  21  4  2  6  4预期输出：   1  2  3  40  0  1  2  11  2  0  1  1

Answer 1

您的内部循环贯穿整个 DataFrame，并生成您正在观察的重复计数。

按照@Kenan建议，您可以将内部循环限制为组：

for group in df.groupby('Time'):

    for i, row in group[1].iterrows():

        seg = checkPoint(row.x_live, row.y_live, row.Angle, row.BallX, row.BallY)

        tmp.append(seg)

    result.append([tmp.count(i) for i in [1,2,3,4]])

df_result = pd.DataFrame(result, columns = ['1','2','3','4'])

print(df_result)

导致

   1  2  3  4

0  0  1  2  1

1  2  1  3  2

或者，您可以使用 groupby-apply 构造来避免显式循环：

def result(g):

    tmp = []

    for i, row in g.iterrows():

        seg = checkPoint(row.x_live, row.y_live, row.Angle, row.BallX, row.BallY)

        tmp.append(seg)

    return pd.Series([tmp.count(i) for i in [1,2,3,4]], index=[1,2,3,4])

print(df.groupby('Time').apply(result))

这让你：

            1  2  3  4

Time                  

19:50:10.1  0  1  2  1

19:50:10.2  2  0  1  1