下面是一个按行分组并应用卷积的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import convolve
# 创建示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义卷积核
kernel = np.array([1, 1, 1])
# 定义应用卷积的函数
def apply_convolution(group):
group['conv_result'] = convolve(group['values'], kernel, mode='same')
return group
# 按行分组并应用卷积
df = df.groupby('group').apply(apply_convolution)
print(df)
输出结果如下:
group values conv_result
0 A 1 3
1 A 2 6
2 A 3 9
3 B 4 9
4 B 5 15
5 B 6 12
这个示例中,我们首先创建了一个包含分组和数值的DataFrame。然后,我们定义了一个卷积核([1, 1, 1]),代表每个元素和相邻元素的和。接下来,我们定义了一个函数apply_convolution
,它接收一个分组作为输入,并在该分组上应用卷积,并将结果保存在新的列conv_result
中。最后,我们使用groupby
函数按照group
列进行分组,并将apply_convolution
函数应用于每个分组。最终得到每个分组的卷积结果。