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    Price

0   A   one     7

1   A   two     8

2   B   one     9

3   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   Level

0   A   one        7    low

1   A   two        8    high

2   B   one        9    high

3   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mapdf['Level']=df.groupby('ID').Price.rank().map({1:'low',2:'high'})dfOut[221]:   ID Type  Price Level0  A  one      7   low1  A  two      8  high2  B  one      9  high3  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 Level0  A  one      7   low1  A  two      8  high2  B  one      9  high3  B  two      6   low