熊猫将同一行组合成新列，同时保留行（不是简单的分组）
问题描述：
我是熊猫初学者，需要一些帮助。熊猫将同一行组合成新列，同时保留行（不是简单的分组）
我有以下的熊猫数据框：
ID Val-A Val-B
aab12 lower -30
dbc11 lower -10
aab12 upper 50
dbc11 upper 20
我想生产从以前的一个新的数据帧，不能想办法做到这一点：
ID Val-A Val-B upper-lower
aab12 lower -30 80
aab12 upper 50 80
dbc11 lower -10 30
dbc11 upper 20 30
任何帮助将不胜感激！
答
我认为你需要sort_values先用reset_index为漂亮的单调唯一索引，然后用abs和sumtransform：
df = df.sort_values('ID').reset_index(drop=True)
df['upper-lower'] = df['Val-B'].abs().groupby(df['ID']).transform(sum)
print (df)
ID val-A Val-B upper-lower
0 aab12 lower -30 80
1 aab12 upper 50 80
2 dbc11 lower -10 30
3 dbc11 upper 20 30
答
假设你有两个正数：
df['upper-lower']=df.groupby('ID')['Val-B'].apply(lambda x : x.diff().abs().bfill())
df.sort_values('ID')
Out[394]:
ID Val-A Val-B upper-lower
0 aab12 lower -30 80.0
2 aab12 upper 50 80.0
1 dbc11 lower -10 30.0
3 dbc11 upper 20 30.0
如果是50， 30，（不是负面的）:-) – Wen
我需要它与否定，这就是为什么我给了这个确切的例子... – Tom
@汤姆 - 所以可以使用'abs'？ – jezrael