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这是以下问题的后续:Pandas DataFrame Window Function索引查找用于计算
analysis first_pass fruit order second_pass test units highest \
0 full 12.1 apple 2 20.1 1 g True
1 full 7.1 apple 1 12.0 2 g False
2 partial 14.3 apple 3 13.1 1 g False
3 full 20.1 orange 2 20.1 1 g True
4 full 17.1 orange 1 18.5 2 g True
5 partial 23.4 orange 3 22.7 1 g True
6 full 23.1 grape 3 14.1 1 g False
7 full 17.2 grape 2 17.1 2 g False
8 partial 19.1 grape 1 19.4 1 g False
highest_fruit
0 [apple, orange]
1 [orange]
2 [orange]
3 [apple, orange]
4 [orange]
5 [orange]
6 [apple, orange]
7 [orange]
8 [orange]
在原来的问题,我被引导到上表中的最高果(一个或多个),用于一个给定的分析并通过在表上进行转化来指示测试组合(例如全分析在测试1导致苹果和橙色果实具有最高第二通过数)。
我现在试图使用这些信息来计算那些水果相对于第一遍的相对表现。例如,现在我知道苹果和橙色是最高水果为全分析,测试1,我想知道他们是否改善他们的第一次通过。 (苹果在第二次传球时得分为20.1,而first_pass的得分为12.1;在第一传球得分19.1后,橙色提高到20.1)。
我想类似下面的一个表格(1 =改善,0 =无变化,-1更糟):
analysis first_pass fruit order second_pass test units highest \
0 full 12.1 apple 2 20.1 1 g True
1 full 7.1 apple 1 12.0 2 g False
2 partial 14.3 apple 3 13.1 1 g False
3 full 20.1 orange 2 20.1 1 g True
4 full 17.1 orange 1 18.5 2 g True
5 partial 23.4 orange 3 22.7 1 g True
6 full 23.1 grape 3 14.1 1 g False
7 full 17.2 grape 2 17.1 2 g False
8 partial 19.1 grape 1 19.4 1 g False
highest_fruit score_change_between_passes
0 [apple, orange] {"apple" : 1, "orange" : 0}
1 [orange] {"orange" : 1}
2 [orange] {"orange" : -1}
3 [apple, orange] {"apple" : 1, "orange" : 0}
4 [orange] {"orange" " 1}
5 [orange] {"orange" : -1}
6 [apple, orange] {"apple" : 1, "orange" : 0}
7 [orange] {"orange" : 1}
8 [orange] {"orange" : -1}