Compute отдельные корреляции, сгруппированных по значению

Question

колонке Учитывая 2 панды dataframes,

A = pd.DataFrame({'one':['a','a','a','b','b','b'], 'two':[1,2,3,3,2,1]}) 
B = pd.DataFrame({'one':['a','a','a','b','b','b'], 'two':[4,3,2,2,3,4]}) 

one two 
0 a 1 
1 a 2 
2 a 3 
3 b 3 
4 b 2 
5 b 1 

B

one two 
0 a 4 
1 a 3 
2 a 2 
3 b 2 
4 b 3 
5 b 4 

как можно вычислить корреляции A[A['one']=='a']['two'].corr(B[B['one']['two'] =='a']) и A[A['one']=='b']['two'].corr(B[B['one']['two'] =='b']) одновременно? Конечной целью является построить корреляции в зависимости от «один» значений столбца «а» и «б», т.е.

corr 
a -1.0 
b -1.0 

Answer 1

Один подход к итерацию по двум группам будет:

x, y = A.groupby('one'), B.groupby('one') 

res = {i[0]:i[1].two.corr(y.get_group(i[0]).two) for i in x} 

pd.DataFrame(res.items()) 
# 0 1 
#0 a -1 
#1 b -1 

Answer 2

import pandas as pd 
import numpy as np 

A = pd.DataFrame({'one':['a','a','a','b','b','b'], 'two':[1,2,3,3,2,1]}) 
B = pd.DataFrame({'one':['a','a','a','b','b','b'], 'two':[4,3,2,2,3,4]}) 

A = A.set_index('one').sort_index() 
B = B.set_index('one').sort_index() 
# as they must have the same number of obs on a or b in both dfs, do horizontal concat 
df = pd.concat([A, B], keys=['A', 'B'], axis=1) 

def cal_corr(group): 
    return pd.Series({'corr': group.A.corrwith(group.B).values[0]}) 

df.groupby(level='one').apply(cal_corr) 

Out[211]: 
    corr 
one  
a  -1 
b  -1