How to merge grouped data

[iiiJenny]

Troubleshooting

合并grouped data后，无法用pandas引用某一列数据

Describe your question

初始数据如下图：

目标：我想根据pic（10个）和pos_x，pos_y（方位：左中右）进行分类，算出每个组合x与y的最大最小值。

1. groupby数据：根据上述三个变量合并形成10pic大分组，1033小分类，每类均有x，y的min和max。
2. 但是，columns的是错位的（pic和pos_x，pos_y偏下）;
   
3. 无法引用pic等；引用lable等出现的是组合形式（series.Series)
   
   
   

如何像平时引用pandas每一列一样引用数据呢？如：df['x']-->出来一列数据

@hupili could you please help me? thax~

[iiiJenny]

以下两列代码不知道哪个更合适，目的是求出x和y在聚合分类下（pic，pos_x，pos_y）对应的的最大、最小4个值【即每个小分组下，显示x_min, x_max, y_min, y_max四列，以及每个小分组的其他信息：lable等】：

grouped1 = df_data.groupby(['pic','pos_x','pos_y']).min()
grouped2 = df_data.groupby(['pic','pos_x','pos_y']).max()

data = pd.merge(grouped1,grouped2, on=('pic','pos_x','pos_y','lable','type','xpos','ypos','pic_width','pic_height'))
type(data) # pandas.core.frame.DataFrame
data

grouped = df_data.groupby(['pic','pos_x','pos_y','lable','type','xpos','ypos','pic_width','pic_height'])[['x','y']]

df1 = grouped.min()
df2 = grouped.max()

df_cleaning = pd.merge(df1,df2,on=('pic','pos_x', 'pos_y','lable','type','xpos','ypos','pic_width','pic_height'))
df_cleaning

数据：
https://github.com/iiiJenny/data/blob/master/data.csv

[ConnorLi96]

根据你的

目标：我想根据pic（10个）和pos_x，pos_y（方位：左中右）进行分类，算出每个组合x与y的最大最小值。

解决方案：

Step1. 定义一个函数来查询 Series 中是否含有“左中右”等字符串

def has_zuo(t):
return '左' in str(t).lower()

Step2. apply 函数并组成新的 series

df_data['pos_x'] = ['pos_statistic'].apply(has_zuo)
df_data.head()

[iiiJenny]

找到方法了：

data.add_suffix('_Count').reset_index()

问题解决，感谢大家～