パンダでR dplyrのやり方は？

Question

私はパンダのDataFrameをグループに分割し、各チャンクで複雑な機能を実行したいと考えています。複合関数は、各チャンクに対して、任意の数と列の名前と任意の数の行を持つDataFrameを返します。これらの結果のDataFrameを操作後に結合したいと思います。 Rで、私は結果が

Source: local data frame [15 x 5] 
Groups: g [2] 

     g c1 c2  res type 
    <chr> <dbl> <dbl>  <dbl> <fctr> 
1  a  1  6 6.0000000 mult 
2  a  2  7 14.0000000 add 
3  a  1  6 7.0000000 div 
4  a  2  7 9.0000000 mult 
5  a  1  6 0.1666667 add 
6  a  2  7 0.2857143 div 
7  b  3  8 24.0000000 mult 
8  b  4  9 36.0000000 add 
9  b  5 10 50.0000000 div 
10  b  3  8 11.0000000 mult 
11  b  4  9 13.0000000 add 
12  b  5 10 15.0000000 div 
13  b  3  8 0.3750000 mult 
14  b  4  9 0.4444444 add 
15  b  5 10 0.5000000 div 

このことで

library(tibble) 
library(dplyr) 

df = tribble(
    ~g, ~c1, ~c2, 
    "a", 1, 6, 
    "a", 2, 7, 
    "b", 3, 8, 
    "b", 4, 9, 
    "b", 5, 10 
) 

myfct <- function(x, y){ 
    data.frame(c1 = x, 
      c2 = y, 
      res = c(x * y, x + y, x/y), 
      type = c('mult', 'add', 'div')) 
} 

df %>% group_by(g) %>% do(myfct(.$c1, .$c2)) 

でこれを行うことができています - もちろん - 一例に過ぎません。

Answer 1

私はあなたがapplyが必要だと思う - もflexible applyを確認してください。

def myfct(x): 
    print (x) 
    return pd.DataFrame({'mult':x['c1'] * x['c2'], 
          'add':x['c1'] + x['c2'], 
          'div':x['c1']/x['c2'], 
          'g':x.name, 
          'c1': x['c1'], 
          'c2':x['c2']}) 

df = df.groupby('g')['c1','c2'].apply(myfct) 
print (df) 
    add c1 c2  div g mult 
0 7 1 6 0.166667 a  6 
1 9 2 7 0.285714 a 14 
2 11 3 8 0.375000 b 24 
3 13 4 9 0.444444 b 36 
4 15 5 10 0.500000 b 50 

またリシェイプためには、可能な用途meltです：

df = df.groupby('g')['c1','c2'].apply(myfct) 
     .melt(id_vars=['g','c1','c2'], value_name='res', var_name='type') 
print (df) 
    g c1 c2 type  res 
0 a 1 6 add 7.000000 
1 a 2 7 add 9.000000 
2 b 3 8 add 11.000000 
3 b 4 9 add 13.000000 
4 b 5 10 add 15.000000 
5 a 1 6 div 0.166667 
6 a 2 7 div 0.285714 
7 b 3 8 div 0.375000 
8 b 4 9 div 0.444444 
9 b 5 10 div 0.500000 
10 a 1 6 mult 6.000000 
11 a 2 7 mult 14.000000 
12 b 3 8 mult 24.000000 
13 b 4 9 mult 36.000000 
14 b 5 10 mult 50.000000