パンダの各行グループごとに異なる基準値を差し引く

Question

私はこの答えを見つけましたが、これは近いですが、私の基準値が同じものには保存されていないので、データフレーム。

Subtracting group specific value from rows in pandas

次のように私はどのような値核が存在している（この場合、C及びHでなく、原理的にはどのに応じて「等方性シフト」カラムから異なる基準値を減算する、データフレームを有します周期表から）ことが可能である：

REF_H = 30 
REF_C = 180 
df 
    Atom Number Nucleus Isotropic Shift 
0    1  C   49.3721 
1    2  C   52.9650 
2    3  C   36.3443 
3    4  C   50.8163 
4    5  C   50.0493 
5    6  C   49.7985 
6    7  H   24.0772 
7    8  H   23.7986 
8    9  H   24.2922 
9   10  H   24.1632 
10   11  H   24.1572 
11   12  C   102.9401 

だから、この値は、対応するREF_H又はREF_C値マイナス等方性シフトであるデルタ列を返したい：

modifieddf.tail(2) 
    Atom Number Nucleus Isotropic Shift Delta 
10   11  H   24.1572 5.8428 
11   12  C   102.9401 77.0599 

は、これまでのところ私が思い付くした最高のがこれです：

def generateHandC(df): 
    h = df[df['Nucleus'] == 'H'] 
    h['delta'] = REF_H - h['Isotropic Shift'] 
    c = df[df['Nucleus'] == 'C'] 
    c['delta'] = REF_C - c['Isotropic Shift'] 
    return h, c 

generateHandC(df) 

Output: 
( Atom Number Nucleus Isotropic Shift delta 
6    7  H   24.0772 5.9228 
7    8  H   23.7986 6.2014 
8    9  H   24.2922 5.7078 
9   10  H   24.1632 5.8368 
10   11  H   24.1572 5.8428 
14   15  H   28.3212 1.6788 
15   16  H   28.0110 1.9890 
17   18  H   29.2324 0.7676 
18   19  H   26.7298 3.2702,  Atom Number Nucleus Isotropic Shift  delta 
0    1  C   49.3721 130.6279 
1    2  C   52.9650 127.0350 
2    3  C   36.3443 143.6557 
3    4  C   50.8163 129.1837 
4    5  C   50.0493 129.9507 
5    6  C   49.7985 130.2015 
11   12  C   102.9401 77.0599 
13   14  C   122.3188 57.6812) 

しかし、これは間違いなく最適ではない、それはリストとしてデータフレームを返してくれSettingWithCopyWarningをスローします。理想的には、元のデータフレームとデルタ値用の余分な列を返したいと思います。ありがとう！

Answer 1

あなたはsubによってmap列その後、dictによってNucleusとをsubstractことができます。

REF_H = 30 
REF_C = 180 
d = {'C': REF_C, 'H':REF_H} 
df['Delta'] = df.Nucleus.map(d).sub(df['Isotropic Shift']) 
print (df) 
    Atom Number Nucleus Isotropic Shift  Delta 
0  0  1  C   49.3721 130.6279 
1  1  2  C   52.9650 127.0350 
2  2  3  C   36.3443 143.6557 
3  3  4  C   50.8163 129.1837 
4  4  5  C   50.0493 129.9507 
5  5  6  C   49.7985 130.2015 
6  6  7  H   24.0772 5.9228 
7  7  8  H   23.7986 6.2014 
8  8  9  H   24.2922 5.7078 
9  9  10  H   24.1632 5.8368 
10 10  11  H   24.1572 5.8428 
11 11  12  C   102.9401 77.0599 

Answer 2

df.ix[df.Nucleus == 'H','Reference Value'] = 30 
df.ix[df.Nucleus == 'C','Reference Value'] = 180 

df['delta'] = df['Reference Value'] - df['Isotropic Shift'] 

Atom Number  Nucleus Isotropic Shift Reference Value delta 
1    C   49.3721   180.0    130.6279 
2    C   52.9650   180.0    127.0350 
3    C   36.3443   180.0    143.6557 
4    C   50.8163   180.0    129.1837 
5    C   50.0493   180.0    129.9507 
6    C   49.7985   180.0    130.2015 
7    H   24.0772   30.0    5.9228 
8    H   23.7986   30.0    6.2014 
9    H   24.2922   30.0    5.7078 
10    H   24.1632   30.0    5.8368 
11    H   24.1572   30.0    5.8428 
12    C   102.9401   180.0    77.0599