如何通过大于考虑索引来过滤列

Question

我有一个代表餐厅顾客评分的数据框。star_rating是该数据框中客户的评级。

• 我想要做的是在同一数据框中添加一列nb_fave_rating，表示餐厅的好评总数。如果其星星数为 ，我认为“赞成”意见> = 3。

data = {'rating_id': ['1', '2','3','4','5','6','7','8','9'],

        'user_id': ['56', '13','56','99','99','13','12','88','45'],

        'restaurant_id':  ['xxx', 'xxx','yyy','yyy','xxx','zzz','zzz','eee','eee'],

        'star_rating': ['2.3', '3.7','1.2','5.0','1.0','3.2','1.0','2.2','0.2'],

        'rating_year': ['2012','2012','2020','2001','2020','2015','2000','2003','2004'],

        'first_year': ['2012', '2012','2001','2001','2012','2000','2000','2001','2001'],

        'last_year': ['2020', '2020','2020','2020','2020','2015','2015','2020','2020'],

        }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['rating_id','user_id','restaurant_id','star_rating','rating_year','first_year','last_year'])

df['star_rating'] = df['star_rating'].astype(float)

positive_reviews = df[df.star_rating >= 3.0 ].groupby('restaurant_id')

positive_reviews.head()

从这里开始，我不知道要计算餐厅的正面评论数量并将其添加到我的初始数据框的新列中df。

预期的输出会是这样的。

data = {'rating_id': ['1', '2','3','4','5','6','7','8','9'],

        'user_id': ['56', '13','56','99','99','13','12','88','45'],

        'restaurant_id':  ['xxx', 'xxx','yyy','yyy','xxx','zzz','zzz','eee','eee'],

        'star_rating': ['2.3', '3.7','1.2','5.0','1.0','3.2','1.0','2.2','0.2'],

        'rating_year': ['2012','2012','2020','2001','2020','2015','2000','2003','2004'],

        'first_year': ['2012', '2012','2001','2001','2012','2000','2000','2001','2001'],

        'last_year': ['2020', '2020','2020','2020','2020','2015','2015','2020','2020'],

        'nb_fave_rating': ['1', '1','1','1','1','1','1','0','0'],

        }

所以我尝试了这个并得到了一堆 NaN

df['nb_fave_rating']=df[df.star_rating >= 3.0 ].groupby('restaurant_id').agg({'star_rating': 'count'})

df.head()

Answer 1

groupby这是和的潜在解决方案map：#filtering the data with >=3 ratings filtered_data = df[df['star_rating'] >= 3]#creating a dict containing the counts of the all the favorable reviewsd = filtered_data.groupby('restaurant_id')['star_rating'].count().to_dict()#mapping the dictionary to the restaurant_id to generate 'nb_fave_rating'df['nb_fave_rating'] = df['restaurant_id'].map(d)#taking care of `NaN` values df.fillna(0,inplace=True)#making the column integer (just to match the requirements)df['nb_fave_rating'] = df['nb_fave_rating'].astype(int)print(df)输出：  rating_id user_id restaurant_id  star_rating rating_year first_year last_year  nb_fave_rating0         1      56           xxx          2.3        2012       2012      2020               11         2      13           xxx          3.7        2012       2012      2020               12         3      56           yyy          1.2        2020       2001      2020               13         4      99           yyy          5.0        2001       2001      2020               14         5      99           xxx          1.0        2020       2012      2020               15         6      13           zzz          3.2        2015       2000      2015               16         7      12           zzz          1.0        2000       2000      2015               17         8      88           eee          2.2        2003       2001      2020               08         9      45           eee          0.2        2004       2001      2020  

Answer 2

在一行中完成。groupby()、transform布尔选择并将结果转换为integer.  df['nb_fave_rating']=df.groupby('restaurant_id')['star_rating'].transform(lambda x: int((x>=3).sum())) rating_id user_id restaurant_id  star_rating rating_year first_year  \0         1      56           xxx          2.3        2012       2012   1         2      13           xxx          3.7        2012       2012   2         3      56           yyy          1.2        2020       2001   3         4      99           yyy          5.0        2001       2001   4         5      99           xxx          1.0        2020       2012   5         6      13           zzz          3.2        2015       2000   6         7      12           zzz          1.0        2000       2000   7         8      88           eee          2.2        2003       2001   8         9      45           eee          0.2        2004       2001     last_year  nb_fave_rating  0      2020             1.0  1      2020             1.0  2      2020             1.0  3      2020             1.0  4      2020             1.0  5      2015             1.0  6      2015             1.0  7      2020             0.0  8      2020             0.0  

Answer 3

Grayrigel的解决方案（使用）是最快的解决方案。map用于获取每个的.groupby评分计数>=3restaurant_id.merge positive_reviews回到df.positive_reviews = df[df.star_rating >= 3.0 ].groupby('restaurant_id', as_index=False).agg({'star_rating': 'count'}).rename(columns={'star_rating': 'nb_fave_rating'})# join back to dfdf = df.merge(positive_reviews, how='left', on='restaurant_id').fillna(0)# display(df)  rating_id user_id restaurant_id  star_rating rating_year first_year last_year  nb_fave_rating0         1      56           xxx          2.3        2012       2012      2020             1.01         2      13           xxx          3.7        2012       2012      2020             1.02         3      56           yyy          1.2        2020       2001      2020             1.03         4      99           yyy          5.0        2001       2001      2020             1.04         5      99           xxx          1.0        2020       2012      2020             1.05         6      13           zzz          3.2        2015       2000      2015             1.06         7      12           zzz          1.0        2000       2000      2015             1.07         8      88           eee          2.2        2003       2001      2020             0.08         9      45           eee          0.2        2004       2001      2020             0.0%timeit比较给定 9 行数据框，df在问题中# create a test dataframe of 1,125,000 rowsdfl = pd.concat([df] * 125000).reset_index(drop=True)# test with transformdef add_rating_transform(df):    return df.groupby('restaurant_id')['star_rating'].transform(lambda x: int((x>=3).sum()))%timeit add_rating_transform(dfl)[out]:222 ms ± 9.01 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)# test with mapdef add_rating_map(df):    filtered_data = df[df['star_rating'] >= 3]    d = filtered_data.groupby('restaurant_id')['star_rating'].count().to_dict()    return df['restaurant_id'].map(d).fillna(0).astype(int)%timeit add_rating_map(dfl)[out]:105 ms ± 1.56 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)# test with mergedef add_rating_merge(df):    positive_reviews = df[df.star_rating >= 3.0 ].groupby('restaurant_id', as_index=False).agg({'star_rating': 'count'}).rename(columns={'star_rating': 'nb_fave_rating'})    return df.merge(positive_reviews, how='left', on='restaurant_id').fillna(0) %timeit add_rating_merge(dfl)[out]:639 ms ± 26.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Answer 4

统计评分 >= 3.0 的情况df['nb_fave_rating'] = df.groupby('restaurant_id')['star_rating'].transform(lambda x: x.ge(3.0).sum()).astype(np.int)