マルチキーパンダのデータフレームに関数を適用する方法

Question

多次元ルックアップを実行して、新しい列に値を代入しています。

私は月ごとに履歴従業員のデータを持つテーブルを持っています。この例ではの2人のユニークユーザーがあり、1か月以内に複数のジョブを持つことができます。

以下の条件に基づいて、それぞれのユニークユーザーに適格なジョブがあるかどうかを知らせる新しい列を作成します。課題は、各行を月/年ごとに考慮する必要があることです。

import pandas as pd 
import numpy as np 

data = {'Month': ["January", "January", "January", "February", "February", "February", "March", "March", "March", "March"], 
     'Year': [2015,2015,2015,2015,2015,2015,2016,2016,2016,2016], 
     'Job #': [1,1,2,1,2,1,1,1,2,3], 
     'Pay Group': ["Excluded","Included","Excluded","Excluded","Included","Included","Excluded","Exclcuded","Excluded","Included"], 
     'Name': ["John","Bill","Bill","John","John","Bill","John","Bill","Bill","Bill"]} 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Month', 'Year', 'Job #', 'Pay Group', 'Name']) 

df 

対象ジョブズ条件：

• （= 1 Job #とPay Group =含める）場合は事前条件が偽であれば、与えられたmonth/yearとPay Group =含ま内の次の最大のJob #を探します

Answer 1

IIUC：

あなたは毎月1回/年以内に、Pay Group == Includedのような最小の仕事番号を取得したいと考えています。

含まれているものだけをフィルタリングします。ジョブ＃でソートします。最低観測所の指標を取る年、月、および名前でグループ化する。これを使用して新しい列を割り当てます。

dfi = df[df['Pay Group'] == 'Included'].sort_values('Job #') 
gc = ['Year', 'Month', 'Name'] 
idx = dfi.groupby(gc, as_index=False)['Job #'].idxmin() 
df['Eligible Job'] = 'Not Eligible' 
df.ix[idx] = 'Eligible' 

df