我有这个 DataFrame
| 指数 | N1 | 氮气 | N3 | N4 | N5 | 时间 | CountN1 | CountN2 | CountN3 | CountN4 | CountN5 | 结果N1 | 结果N2 | 结果N3 | 结果N4 | 结果N5 | RhoN1 | RhoN2 | RhoN3 | RhoN4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 巧克力 | 糖 | 牛奶 | 鸡蛋 | 面粉 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1.4142135623730951 | 1.4142135623730951 | 1.4142135623730951 | 1.4142135623730951 |
| 1 | 面包 | 披萨 | 汽水 | 水 | 电池 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 2.23606797749979 | 2.23606797749979 | 2.23606797749979 | 2.23606797749979 |
| 2 | 植物 | 茶 | 咖啡 | 香肠 | 意大利面 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 3.1622776601683795 | 3.1622776601683795 | 3.1622776601683795 | 3.1622776601683795 |
| 3 | 西红柿 | 面包 | 奶酪 | 意大利面 | 汽水 | 4 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 0.0 | 2.0 | 0.0 | 1.0 | 2.0 | 4.123105625617661 | 4.898979485566356 | 4.123105625617661 | 4.58257569495584 |
| 4 | 大蒜 | 洋葱 | 米饭 | 培根 | 水 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 3.0 | 5.0990195135927845 | 5.0990195135927845 | 5.0990195135927845 | 5.0990195135927845 |
所以N列是顾客购买的物品，time是连续排序的时间，CountN列是累计购买的物品，resultN是同一物品从一个顾客到另一个顾客的时间间隔，RhoN列是角度
我想要的只是 RhoN1_diff、RhoN2_diff、RhoN3_diff、RhoN4_diff、RhoN5_diff 列，它们给出了 daframe 中每个项目的 Rho 列差异。例如，面包在时间 2 的 rho 值为 2.23606797749979，在时间 4 的 rho 值为 4.898979485566356。诀窍是像面包这样的项目可以在任何 N 列中，每次只出现一次。
相信我，聊天 gpt 还没有准备好取代我们。
如果您需要更多详细信息，请告诉我。
谢谢。
几个小时后，我终于找到了答案。如果这可以为面临类似问题的任何人腾出一些时间。这是代码：
# Melt the DataFrame to create a more convenient format
melted_df = pd.melt(new_df, id_vars=['time'], value_vars=['N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N5'], var_name='N', value_name='item')
# Merge the melted DataFrame with the corresponding RhoN columns
rho_columns = ['time', 'RhoN1', 'RhoN2', 'RhoN3', 'RhoN4', 'RhoN5']
melted_df = melted_df.merge(new_df[rho_columns], on='time')
# Create a new column containing the corresponding RhoN values for each item
melted_df['RhoN'] = melted_df.apply(lambda x: x[f"RhoN{x['N'][1:]}"], axis=1)
# Drop unnecessary columns
melted_df.drop(columns=['RhoN1', 'RhoN2', 'RhoN3', 'RhoN4', 'RhoN5'], inplace=True)
# Calculate the RhoN differences
melted_df = melted_df.sort_values(['item', 'time'])
melted_df['RhoN_diff'] = melted_df.groupby('item')['RhoN'].diff()
# Pivot the table back to the original format
pivoted_df = melted_df.pivot_table(index='time', columns='N', values='RhoN_diff', aggfunc='first')
pivoted_df.columns = [f'Rho{col}_diff' for col in pivoted_df.columns]
# Fill NaN values with zeros
pivoted_df.fillna(0, inplace=True)
# Set the index of both DataFrames to be the `time` column
new_df.set_index('time', inplace=True)
pivoted_df.reset_index(inplace=True)
pivoted_df.set_index('time', inplace=True)
# Merge the pivoted table back with the original DataFrame using an 'outer' merge
final_df = new_df.merge(pivoted_df, left_index=True, right_index=True, how='outer')
# Reset the index of the final DataFrame
final_df.reset_index(inplace=True)
# Fill NaN values with zeros in the final DataFrame
final_df.fillna(0, inplace=True)
如果您需要更多细节或解释，请告诉我。