Python 使用GroupBy创建条件列

我想根据数据框中某列的分组变量在数据框中创建一个新列，然后检查数据框中另一列的条件

我尝试使用np.where和pandas pd.groupby在数据框中创建一个状态列，在该数据框中，我根据对每个传感器ID的分组检查列中的下一个值是否大于当前值，并基于此，我尝试分配状态是否设置为重置，但是，我没有成功地使用代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = {'Sensor_ID':['A1', 'A1', 'A1', 'A2','A2', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3', 'A3', 'A3', 'A3'], 'Reading':[81, 83.5, 87, 90, 81, 82, 85, 78, 79, 78, 80, 78]})
df

   Sensor_ID  Reading
0         A1     81.0
1         A1     83.5
2         A1     87.0
3         A2     90.0
4         A2     81.0
5         A2     82.0
6         A2     85.0
7         A3     78.0
8         A3     79.0
9         A3     78.0
10        A3     80.0
11        A3     78.0

我想使用np.where创建以下条件，但我想使用Sensor_ID作为分组变量

df['Status'] = np.where(df.Reading.shift(-1) > df.Reading, 'not_reset', 'reset')

我在groupby和transform中使用了np.where

df['Status'] = np.where(df.groupby('Sensor_ID')['Reading'].transform(df['Reading'].shift(-1) > df['Reading'], 'not_reset', 'reset'))

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我还尝试将应用和转换与groupby一起使用，但出现错误：

df['Status'] = df.groupby('Sensor_ID').apply(lambda row: 'not_reset' if row['Reading'].shift(-1) > row['Reading'] else 'reset')

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). --> As its comparing the whole series.

及

预期产出：

       Sensor_ID  Reading     Status
0             A1     81.0  not_reset
1             A1     83.5  not_reset
2             A1     87.0  not_reset
3             A2     90.0  not_reset
4             A2     81.0      reset
5             A2     82.0  not_reset
6             A2     85.0  not_reset
7             A3     78.0  not_reset
8             A3     79.0  not_reset
9             A3     78.0      reset
10            A3     80.0  not_reset
11            A3     78.0      reset

---

您需要在分组IOW后应用条件，将

groupby

的结果与

np.where

一起使用

我会使用

groupby

和

diff

，这与比较移位1的值相同。就这么简单,

np.where(
    df.groupby('Sensor_ID')['Reading'].diff().fillna(1) > 0, 'not reset', 'reset')

array(['not reset', 'not reset', 'not reset', 'not reset', 'reset',
       'not reset', 'not reset', 'not reset', 'not reset', 'reset',
       'not reset', 'reset'], dtype='<U9')

np.where(
    df.groupby('Sensor_ID')['Reading'].diff().fillna(1) > 0, 'not reset', 'reset')

array(['not reset', 'not reset', 'not reset', 'not reset', 'reset',
       'not reset', 'not reset', 'not reset', 'not reset', 'reset',
       'not reset', 'reset'], dtype='<U9')

df['Status'] = np.where(
    df.groupby('Sensor_ID')['Reading'].diff().fillna(1) > 0, 'not reset', 'reset')
df

   Sensor_ID  Reading     Status
0         A1     81.0  not reset
1         A1     83.5  not reset
2         A1     87.0  not reset
3         A2     90.0  not reset
4         A2     81.0      reset
5         A2     82.0  not reset
6         A2     85.0  not reset
7         A3     78.0  not reset
8         A3     79.0  not reset
9         A3     78.0      reset
10        A3     80.0  not reset
11        A3     78.0      reset