パンダのデータフレームは、キーに基づいて行を減らしたり追加したりします

Question

私はちょっとした問題で少し苦労しています。また、そのための簡単な解決策があることを願っています。私のデータフレームはこのように見えます。

DataFrame: 
8 buy 4 
7 sell 1 
6 buy 1 
5 sell 3 
4 sell 10 
3 buy 100 
2 buy 110 
1 buy 120 

お互いに同じ注文を追加する方法はありますか？だから、DFを次のように変換してください：

DataFrame: 
8 buy 4 
7 sell 1 
6 buy 1 
4 sell 3 + 10 
1 buy 100 + 110 + 120 

私の問題は少し複雑です。私はiterrowsで解決することができると思うが、もっと簡単な解決策があることを望んでいた。

Answer 1

groupby

df.groupby((df.b!=df.b.shift()).ne(0).cumsum()).agg({'a':'last','c':lambda x : '+'.join(x.astype(str)),'b':'first'}) 
Out[1227]: 
    a   c  b 
b      
1 8   4 buy 
2 7   1 sell 
3 6   1 buy 
4 4   3+10 sell 
5 1 100+110+120 buy 

データ入力とaggを使用する：

df 
Out[1228]: 
    a  b c 
0 8 buy 4 
1 7 sell 1 
2 6 buy 1 
3 5 sell 3 
4 4 sell 10 
5 3 buy 100 
6 2 buy 110 
7 1 buy 120 

さらに詳しい情報：

(df.b!=df.b.shift()).ne(0).cumsum() 
Out[1229]: 
0 1 
1 2 
2 3 
3 4 
4 4 
5 5 
6 5 
7 5 
Name: b, dtype: int32 

Answer 2

それは文字列ではなく、実際の合計を探しているかもしれないあなたのように思えます加算の表現。あなたは次のことを持っていると言う：

id_ order px 
0 8 buy 4 
1 7 sell 1 
2 6 buy 1 
3 5 sell 3 
4 4 sell 10 
5 3 buy 100 
6 2 buy 110 
7 1 buy 120 

その場合は、ここであなたが使用できます。

df['order_bin'] = np.where(df.order=='buy', 1, 0) 
df['group'] = (df.order_bin.diff().fillna(0.) != 0.).cumsum() 
df.groupby('group')['px'].sum() 

0  4 
1  1 
2  1 
3  13 
4 330