我有一个在重复值上迭代的问题.问题是，分组在这里不是一个选项，因为我应该分析的列是一个字符串，这将是简单的模棱两可.
让我举一个例子:
| code | lenght | value |
|---|---|---|
| 111ab | 'len1' | '800 mm' |
| 111ab | 'len2' | '31,0 in' |
| 222cd | 'len1' | '1.500 mm' |
| 222cd | 'len2' | '59,0 in |
我之所以要这样做，是因为我想在一个代码上比较这些值.考虑到length列是一个字符串，我想以某种方式创建一个额外的二进制列，当为len1写入‘800 mm’，为len2写入‘31.0in’时，该列的值为0.解析字符串并重新计算值在这里不是一个选项，因为mm或in的一些值被认为是以某种方式四舍五入或假定的.这意味着我想判断相同代码的800 mm是否有31英寸，1500 mm是否有59英寸.
长话短说:我想判断800 mm是不是每个代码都是31英寸.只是作为一个例子.
我怎样才能正确地做到这一点呢？
先谢谢你
考虑到您的限制，您似乎想要匹配一对精确的值.
那么使用set个手术呢？
df['flag'] = (df.groupby('code')['value']
.transform(lambda x: 0 if set(x) == set(['800 mm', '31,0 in'])
else np.nan)
)
或者，用一本词典:
mapper = {frozenset(['800 mm', '31,0 in']): 0}
df['flag'] = (df.groupby('code')['value']
.transform(lambda x: mapper.get(frozenset(x)))
)
输出:
code lenght value flag
0 111ab len1 800 mm 0.0
1 111ab len2 31,0 in 0.0
2 222cd len1 1.500 mm NaN
3 222cd len2 59,0 in NaN