M
Не обязательно
Size: a a a
2021 October 03
M
Он умеет transform, ну и в крайнем слуяае можно apply фции сделать
IS
Сейчас даже не про скорость речь шла, а про алгоритмику. Учиться красивым и правильным вещам надо на простых задачах.
M
На каждую группу
M
D
def drop_paired3(data:pd.DataFrame, target_column:str):
result = data.copy()
result['abs'] = result[target_column].apply(abs)
result = result.sort_values([target_column])
result['cumsum1'] = result.groupby('abs')[target_column].transform(pd.Series.cumsum)
result = result.sort_values([target_column], ascending=False)
result['cumsum2'] = result.groupby('abs')[target_column].transform(pd.Series.cumsum)
result = result[(result['cumsum1'] != 0) & (result['cumsum2'] != 0)].sort_index()
return result[list(data)]M
abs метод на колонке
D
?
M
не .apply(abs) а .abs()
D
Окей, а сама то идея верно написанна? Ибо алгоритм не работает
D
D
Когда должно быть вон
M
Условия неправильно
M
В фильтре
M
> 0, < 0
M
А не !=
D
а...
D
сек
D
Стало лучше, но хуже)
D
