1つの列の値を参照として取得するデータフレームからの配列の作成

Question

私はこの問題を数日前から扱っていますが、答えを見つけることができませんでした。あなたが私を助けてくれることを願います。

これが私のデータフレームです：

Date    Attribute  Quantity 
0 2017-12-14   large   -39 
0 2017-12-15   large   -80 
1 2017-12-15   large   -30 
2 2017-12-14   short   -15 
2 2017-12-15   short   -100 
4 2017-12-15   short   -10 
1 2017-12-15   short   20 
3 2017-12-15   short   60 
3 2017-12-15   big   80 
5 2017-12-15   big   104 

私が何をしたいのか？各AttributeについてはXIRRを計算したいと思います。このためには、DateとQuantity（配列として）が必要ですが、2番目の列に記載されている各Attributeの項目に基づいています。例えば、largeが与えられた場合、私はlargeのためにDatesとquantities（配列として）を抽出したいと思います。

私は、Attibute列に基づいて特定の配列を作成し、上記の関数を実行することをお勧めします（この問題の別のアプローチを考えてみてください）。だから、私はあなたがこの配列は、すべての属性が含まれていますが、私は列Attributeの各attibuteに応じFor/each機能のようなものを取得したいと思い見ることができるように

[[Timestamp('2017-12-14 00:00:00') -39] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -80] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -30] 
[Timestamp('2017-12-14 00:00:00') -15] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -100] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -10] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -20] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') 60] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') -80] 
[Timestamp('2017-12-15 00:00:00') 104]] 

を生成する1つのアレイdf1= df[['Date','Quantity']].as_matrix()を生成しました。これどうやってするの？ これは私の最終目標に対する最良のアプローチ/代替方法ですか？

ご協力いただければ幸いです。

PD：私が使用したい機能は、属性をグループとして扱うことに言及する必要があります。なぜなら、日付と数量をすべてまとめているからです。 gruopbyのように動作します。

おかげ

Answer 1

は、データフレームの各列に関数を適用することを検討：

def row_func(row): 
    if row['Atribute'] == 'large': 
     return row['quantity'] 
    etc... 

df['new_column'] = df.apply(row_func, axis=1)