Pandas 数据框中的 for 循环在每次迭代后添加新列

Question

我有一个数据框，它在建筑物数据集上具有各种属性。这些建筑物都被分配到一个住宅组（公寓/半独立式住宅/独立式住宅/排屋）和一个小区域代码。这些建筑物也有建造年份栏，但除了面积较小（约 80 栋建筑物）外，没有唯一的标识符。我想编写一个 for 循环，将这些建筑物分组为它们的住宅组，然后将它们分解为各自的小区域，并分别为它们分配该小区域中该住宅组的建造年份中位数。例如，将所有公寓划分为小区域 12345，并单独（在新列中）为它们分配该小区域中公寓的建造年份中位数。到目前为止，geo_dwelling 是一个带有列的 GeoDataFrame；In [20]: geo_dwelling.head(5)Out[20]: cso_small_area 都柏林 邮政编码 建造年份 建造年份范围 住宅类型描述 能源评级 ... height_ag height_bg 楼层_ag 楼层_bg 类别 住宅组别 7101 268109005 DUBLIN 1 2009.0 2005 起 中层公寓。B3 ... 10.02 0 3 0 R 公寓 7101 268109005 DUBLIN 1 2009.0 2005 年起 中层公寓。B3 ... 10.73 0 3 0 R 公寓 7101 268109005 DUBLIN 1 2009.0 2005 年起 中层公寓。B3 ... 10.56 0 3 0 R 公寓 7101 268109005 DUBLIN 1 2009.0 2005 年起 中层公寓。B3 ... 10.75 0 3 0 R 公寓 7101 268109005 DUBLIN 1 2009.0 2005 年起 中层公寓。B3 ... 10.85 0 3 0 R 公寓geo_dwelling = geo_dropped[geo_dropped["Dwelling Group"].str.contains("Apartment", na=False)]geo_dwelling.groupby(["cso_small_area"])[["Year of construction"]].median()任何帮助深表感谢！

Answer 1

在 pandas 数据框中创建“for”循环通常被认为是不好的做法（也需要花费很多时间！）。