我正在嘗試在 Python 中對分組資料框執行 case when/if-else 陳述句以創建新變數。如果我在 R 中編碼并且我正在嘗試在 Python 中找到一個相似且矢量化的操作，我會想要執行以下操作。代碼：
dt %>% group_by(user,merchant,date) %>%
mutate(
new_variable = case_when(-amount == lag(amount) ~ 2,
True ~ 1)
) %>% ungroup()
在 Python 中，我嘗試使用 np.select：
conditions = [
(-us_trans['real_amount'] == us_trans['real_amount'].shift(-1)),
(-us_trans['real_amount'] != us_trans['real_amount'].shift(-1))
]
values = [
2,
1
]
但我不知道如何在分組資料框中使用 np.select 來創建新變數。
我知道我可以使用groupby(['user','merchant','date'].apply并傳遞一個 if-else 陳述句，但我相信這將在一個回圈中完成，我正在嘗試以矢量化的方式來優化我的代碼。
謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
使用慢熊貓選項：
df["new_variable"] = np.where(df.groupby(['user', 'merchant','date'])['amount'].apply(lambda g: g.shift(-1)==-g),2,1)
但是，使用datatable, 和,shift()會快得多ifelse()by()
from datatable import dt, f, by
df = dt.Frame(df)
df[:,
dt.update(new_variable=dt.ifelse(-1*dt.shift(f.amount)==f.amount,2,1)),
by(f.user,f.merchant,f.date)
]
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標籤：Python r if 语句 熊猫-groupby
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