Pandas 熊猫数据帧和应用-Can'；我不明白为什么结果值是负值

这是我的数据图片，感兴趣的RUL列在最右边。名字被删掉了（我使用的是NASA的涡轮发动机退化数据集），可以在这里找到：

我在Azure ML Studio中执行此操作，但下面的代码片段中，我有两个助手函数get_engine_last_cycle（当我进行单元测试时，它似乎按预期执行-计算该引擎的最后一个周期，例如，当引擎2失败时，该数据集中的最大周期为287）。我调用的最后一个helper函数get_engine_remaining_life将引擎和cycle作为参数，并返回该引擎的max cycle-current cycle（我再次进行了单元测试，它似乎给了我预期的结果）

由于某种原因，当我运行我的笔记本时，这不起作用。我称之为“RUL”的列应该返回一个递减的正整数序列，例如引擎#2的287、286、285 284等。然而，它给了我负值。我似乎不明白为什么，但我知道这一段代码可能有问题

 df['RUL'] = df[['engine', 'cycle']].apply(lambda x: get_engine_remaining_life(*x), axis=1)

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只是为了尝试一下，我会这样做。也许对你有帮助

df['RUL'] = df.loc[:, ['engine', 'cycle']].groupby('engine').transform('max')
df['RUL'] = df['RUL'] - df['cycle']

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你没有提供任何实际数据。假设

引擎

也是您的索引，这应该可以正常工作。否则它就不应该起作用。我不知道你们的环境，但这可能也是个问题。嗨，CJ59，是的，很奇怪。它在我的本地环境（pyCharm）中工作，但当我将它放在Azure ML Studio中时，它会给我这个吗？对我来说没有意义，没有更多的信息我看不出如何帮助你

df['RUL'] = df.loc[:, ['engine', 'cycle']].groupby('engine').transform('max')
df['RUL'] = df['RUL'] - df['cycle']