比较 Pandas 中的行

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：df = pd.DataFrame( [ ['A','one',7], ['A','two',8], ['B','one',9], ['B','two',6]], columns=['ID', 'Type', 'Price'])    ID  Type    Price0   A   one     71   A   two     82   B   one     93   B   two     6我想添加一个列，该列是比较每个 ID 中的“价格”的结果。所以结果看起来像这样：    ID  Type    Price   Level0   A   one        7    low1   A   two        8    high2   B   one        9    high3   B   two        6    low我正在寻找一种有效的方法来做到这一点。谢谢！

Answer 1

我们可以尝试groupby+ rank，然后map

df['Level']=df.groupby('ID').Price.rank().map({1:'low',2:'high'})

df

Out[221]: 

  ID Type  Price Level

0  A  one      7   low

1  A  two      8  high

2  B  one      9  high

3  B  two      6   low

Answer 2

让我们试试duplicated：

df['Level'] = (df.sort_values('Price').duplicated(['ID'])

                 .map({True:'high', False:'low'})

              )

输出：

  ID Type  Price Level

0  A  one      7   low

1  A  two      8  high

2  B  one      9  high

3  B  two      6   low