Python 带if条件的熊猫群比_Python_Pandas

Python 带if条件的熊猫群比

python pandas

Python 带if条件的熊猫群比,python,pandas,Python,Pandas,我有下面的数据框架，里面有发票数据。我想根据下面的逻辑添加主代码 1-第一组由票证id和id组成。如果级别为零，则主代码应为零。如果不是code，则应取级别的零 +-----------+----+-------+------+ | ticket_id | id | level | code | +-----------+----+-------+------+ | 1 | 0 | 0 | 1710 | | 1 | 0 | 1 | 372 |

我有下面的数据框架，里面有发票数据。我想根据下面的逻辑添加主代码

1-第一组由

票证id

和

id

组成。如果

级别

为零，则主代码应为零。如果不是

code

，则应取

级别的零
+-----------+----+-------+------+
| ticket_id | id | level | code |
+-----------+----+-------+------+
|         1 |  0 |     0 | 1710 |
|         1 |  0 |     1 |  372 |
|         1 |  0 |     2 |  607 |
|         1 |  1 |     0 | 1727 |
|         1 |  1 |     1 |  370 |
|         1 |  1 |     2 |  607 |
|         2 |  0 |     0 |  269 |
|         2 |  0 |     1 |  371 |
|         2 |  0 |     2 |  607 |
|         2 |  1 |     0 |  277 |
|         2 |  1 |     1 |  371 |
|         2 |  1 |     2 |  607 |
+-----------+----+-------+------+

到目前为止，我已经编写了以下代码
df.groupby（['ticket\u id'，'id']）['code'].transform（lambda x:if-df['level']==0,0，df['code']）

但我没能把正确的答案弄出来
我想要的输出如下
+-----------+----+-------+------+----------+
| ticket_id | id | level | code | MainCode |
+-----------+----+-------+------+----------+
|         1 |  0 |     0 | 1710 |        0 |
|         1 |  0 |     1 |  372 |     1710 |
|         1 |  0 |     2 |  607 |     1710 |
|         1 |  1 |     0 | 1727 |        0 |
|         1 |  1 |     1 |  370 |     1727 |
|         1 |  1 |     2 |  607 |     1727 |
|         2 |  0 |     0 |  269 |        0 |
|         2 |  0 |     1 |  371 |      269 |
|         2 |  0 |     2 |  607 |      269 |
|         2 |  1 |     0 |  277 |        0 |
|         2 |  1 |     1 |  371 |      277 |
|         2 |  1 |     2 |  607 |      277 |
+-----------+----+-------+------+----------+

请指导我解决此问题。
您可以检查级别
中的哪些值不同于0
，并将布尔结果与相应组的第一个值相乘，这可以通过使用第一个
进行计算和聚合得到：
df['MainCode'] = (df.level.ne(0)
                    .mul(df.groupby(['ticket_id','id']).code
                    .transform('first')))

    ticket_id  id  level  code  MainCode
0           1   0      0  1710         0
1           1   0      1   372      1710
2           1   0      2   607      1710
3           1   1      0  1727         0
4           1   1      1   370      1727
5           1   1      2   607      1727
6           2   0      0   269         0
7           2   0      1   371       269
8           2   0      2   607       269
9           2   1      0   277         0
10          2   1      1   371       277
11          2   1      2   607       277

太棒了。这很好用。这是我第一次遇到Dataframe.ne
方法。让我深入了解一下。。