向特定数据帧列添加单个值

Question

我有一个类似于的数据帧

principalDf =
|   x   ||   y   ||   z   ||   values   |
|  x0   ||  y0   ||  z0   ||   areal    |
|  x1   ||  y1   ||  z1   ||   aimag    |
|  x2   ||  y2   ||  z2   ||   breal    |
|  x3   ||  y3   ||  z3   ||   bimag    |

我想生产：

frobprincipalDf =
|       x       ||       y       ||       z       ||   values   |
|sqrt(x0^2+x1^2)||sqrt(y0^2+y1^2)||sqrt(z0^2+z1^2)||     a      |
|sqrt(x2^2+x3^2)||sqrt(y2^2+y3^2)||sqrt(z2^2+z3^2)||     b      |

我通过以下方式生成所需的x、y和z数据：

frobprincipalDf = pd.DataFrame(columns=principalDf.columns)
for col in principalDf.columns[:-1]:
for index in range(0,len(principalDf),2):
frobnorm = np.sqrt(principalDf[col].iloc[index]**2+principalDf[col].iloc[index+1]**2)
print(frobnorm)

如何将frobnorm添加到新创建的frobprincipalDf中的特定col？

有比嵌套for循环更好的方法吗？

它应该适用于任何值名称，这样，如果另一个值以a开头，它就不会将它们"分组"在一起。

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下面似乎是偶数行索引对添加的初始问题的完整解决方案。这是对类人类答案的略微修改。不过，向特定的df列添加单个值的次要问题仍然存在。

frobprincipalDf = np.sqrt(principalDf[['x', 'y', 'z']].shift() ** 2 + principalDf[['x', 'y', 'z']] ** 2)
frobprincipalDf = pd.concat([frobprincipalDf,principalDf['values'].str[:2]], axis=1)
frobprincipalDf = frobprincipalDf[frobprincipalDf.index % 2 == 1].reset_index(drop=True)

Answer 1

您可以使用groupby+agg:

import numpy as np
group = df['values'].str.extract('(.*)(?:real|imag)', expand=False)
# 0    a
# 1    a
# 2    b
# 3    b
(df.select_dtypes('number')
.groupby(group)
.agg(lambda x: np.sqrt((x**2).sum()))
.reset_index()
)

示例输入：

x   y   z values
0   1   2   3  areal
1   4   5   6  aimag
2   7   8   9  breal
3  10  11  12  bimag

输出：

values          x          y          z
0      a   4.123106   5.385165   6.708204
1      b  12.206556  13.601471  15.000000

Answer 2

您可以使用shift方法来挑选一对行。

代码：

import numpy as np
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
import io
s='''x,y,z,values
1,5,9,areal
2,6,10,aimag
3,7,11,breal
4,8,12,bimag'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(s))
# Calculate values
df_calc = np.sqrt(df[['x', 'y', 'z']].shift() ** 2 + df[['x', 'y', 'z']] ** 2)
# Deal with strings
df_str = df['values'].str[:1]
# Concatenate the two dataframes
df_result = pd.concat([df_calc, df_str], axis=1)
# Pick out odd indice
df_result = df_result[df_result.index % 2 == 1].reset_index(drop=True)

输入：

>0>td style="text-align:center；">aimag//tr>>breal

x	y	z	值
1
2	6
3	7	11
4	8	12	bimag