如何从我创建的函数创建循环和新数据集？

我有这个房地产数据：

neighborhood  type_property  type_negotiation  price
Smallville       house           rent        2000
Oakville       apartment       for sale      100000
King Bay         house         for sale      250000
...

我创建了一个函数,通过您输入的邻域对这个大数据集进行排序,如果它是一个待售房屋,然后返回这些房屋的第10和第90百分位数和数量.我在下面有这个：

def foo(string):
    a = df[(df.type_negotiation == 'forsale')&(df.type_property == 'house')&(df.neighborhood == string)]
    b = pd.DataFrame([[a.price.quantile(0.1), a.price.quantile(0.9), len(a.index)]],
                     columns=('tenthpercentile', 'ninetiethpercentile', 'Quantity'))
    return b

print(foo('KingBay'))



  tenthpercentile  ninetiethpercentile  Quantity
0         250000.0             250000.0         1

我想编写一个循环来为我所拥有的邻域列表执行此操作,然后在一个帧中编译新数据中的每个返回.看起来像这样：

          tenthpercentile  ninetiethpercentile  Quantity
King Bay         250000.0             250000.0         1
Smallville        99000.0             120000.0         8
Oakville          45000.0             160000.0         6

先感谢您.

解决方法:

通常使用数据帧,如果可以,最好避免使用显式循环,并使用pandas提供的优化方法.在你的情况下,你可以通过使用groupby with describe来消除循环,将你想要的百分位数传递给参数百分位数.然后,只需选择所需的列并适当地重命名它们：

new_df = (df.groupby('neighborhood')
          .describe(percentiles=[0.1,0.9])
          ['price'][['10%','90%','count']]
          .rename(columns={'count':'Quantity',
                           '10%':'tenthpercentile',
                           '90%':'ninetiethpercentile'}))

在你的情况下(因为每个社区只有一个例子)：

>>> new_df
              tenthpercentile  ninetiethpercentile  Quantity
neighborhood                                                
King Bay             250000.0             250000.0       1.0
Oakville             100000.0             100000.0       1.0
Smallville             2000.0               2000.0       1.0

[编辑]：我刚看到你的功能,你只看(df.type_negotiation ==’for sale’)& (df.type_property ==’house’).为此,只需添加一个loc来按以下条件过滤数据帧：

new_df = (df.loc[(df.type_negotiation == 'for sale')
                 & (df.type_property == 'house')]
          .groupby('neighborhood')
              .describe(percentiles=[0.1,0.9])
              ['price'][['10%','90%','count']]
              .rename(columns={'count':'Quantity',
                               '10%':'tenthpercentile',
                               '90%':'ninetiethpercentile'}))

另外,如果你使用你的函数和循环(不是我推荐它),你可以这样做：

pd.concat([foo(i) for i in df.neighborhood.unique()])