在python熊猫中保留函数并创建一个新表格作为SAS

Question

最近，我正在将SAS转换为Python熊猫。我有一个问题，大熊猫在SAS中是否具有保留功能。

我的SAS代码：

data df1; 
retain col3 " "; 
set df; 
by ID ; 
if first.ID then col3=col1; 
else col3=col3; 

其他条件我已经是在SAS代码：

data df1; 
retain col3; 
set df; 
by ID ; 
if first.ID then col3=1; 
else col3=col3+1; 

如下所示 对此我试图转换

下一页SAS代码：

proc sql; 
    create table t1 as 
    select 
     c1, c2, c3, c4, c5, flag, max(flag) as MAX_flag 
    from t1 
    group by c1, c2, c3, c5; 
    run; 

我在熊猫身上试过它，但看起来我犯了一些愚蠢的错误。如果有人知道如何复制sas代码块3到熊猫

t1=t1[['c1','c2','c3','c4','c5','c6']] 
    t1.loc[:,'Max_flag']=t1['flag'].max() 
    t1.groupby(['c1','c2','c3','c5']) 

在我的例如。 col3是B，col1是a。 在其上它应该做的条件是 df.groupby（[ 'ID']，as_index =假）。首先（）

我有2列ID，A. 我的要求是输入数据DF1：

ID A 
    1 a 
    1 b 
    2 c 
    1 p 
    2 q 

输出数据帧应该有一个列名称为B.它将按ID.first（）进行分组。并将col A的数据复制到col B以获得所有分组的ID。

输出应该DF1

ID A B 
    1 a a 
    1 b a 
    2 c c 
    1 p a 
    2 q c 

**My key requirement is to convert above SAS code to Pnadas** 

Answer 1

它看起来像（形成你已经试过的），你想拥有“COL4”等于“COL2”如果“COL1”不为空，否则“COL4”应该是空白的。所以你不需要分组。 这里是你怎么做的情况下，我在这里所说的情况：

In [80]: df = pd.DataFrame([[1,'a','b','c'],[2,'e','r','g'], [3,'BLANK', '', '']], columns=['ID','col1', 'col2','col3']) 

In [81]: df 
Out[81]: 
    ID col1 col2 col3 
0 1  a b c 
1 2  e r g 
2 3 BLANK   

In [82]: df['col4'] = np.where(df['col1'] == 'BLANK', 'BLANK', df['col2']) 

In [83]: df 
Out[83]: 
    ID col1 col2 col3 col4 
0 1  a b c  b 
1 2  e r g  r 
2 3 BLANK   BLANK 

Answer 2

考虑一个merge与groupby.first()：

df = df.merge(df.groupby('ID').first().reset_index(), on='ID').rename(columns={'A_x':'A', 'A_y':'B'}) 

# ID A B 
# 0 1 a a 
# 1 1 b a 
# 2 1 p a 
# 3 2 c c 
# 4 2 q c 

这也可以用groupby.nth()这是从零开始的推广。下面需要在每个ID的第二个值：

df = df.merge(df.groupby('ID').nth(1).reset_index(), on='ID').rename(columns={'A_x':'A', 'A_y':'B'}) 

# ID A B 
# 0 1 a b 
# 1 1 b b 
# 2 1 p b 
# 3 2 c q 
# 4 2 q q 

而且还有groupby.last()：

df = df.merge(df.groupby('ID').last().reset_index(), on='ID').rename(columns={'A_x':'A', 'A_y':'B'}) 

# ID A B 
# 0 1 a p 
# 1 1 b p 
# 2 1 p p 
# 3 2 c q 
# 4 2 q q