diffでグループごとに座標を集計したいのですが、うまくいきません。

Question

人間ごとの移動距離の合計を算出したいです。
データフレームには人間A,Bの座標がそれぞれ記録されていています。Aは(10,100,1),(20,200,2),(30,250,3),(40,300,4)と移動し、Bは(50,150,5),(60,200,6),(70,400,7)と移動します。A,Bそれぞれの移動距離を出すために、まずdiffでグループごとにx軸、y軸、z軸の差をとって、そこから距離を出そうと考えたのですが、diffをとった時点でgroup(人)のデータがなくなっていまい、グループ化できなくなり最初でつまずいてしまいました。グループごとの移動距離を出す何かいい方法がありますでしょうか。

行った処理は以下です。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
'人': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'x座標': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
'y座標': [100, 200, 250, 300, 150, 200, 400],
'z座標': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
})
df

df.groupby("人").diff(axis = 0)

diffを行った時点で一番左のカラムが"人"ではなく、連番になってしまい、グループが消えてしまいます。
グループごとの移動距離を出すための方法はありますでしょうか？

Comments

[hoshi-takanori]

そのデータに対して、どのような結果をお望みでしょうか？ データの並びは同じ人の分は必ず連続してますか？ また、A さんのデータが途中で飛んでるとかは考慮しなくて大丈夫でしょうか？ いずれにせよ、まずグループ分けしてから diff を取るべとがいいと思います。

[S.S.2020]

座標から座標のユークリッド距離の総和を、Aさん、Bさんそれぞれで出すことが目的です。データは連続していて、AさんとBさんが入り乱れることもなく、空欄もありません。

Answer 1

下記ではどうでしょうか？

pd.concat([df['人'], df.groupby("人").diff(axis = 0)], axis=1)
#	人	x座標	y座標	z座標
#0	A	NaN	NaN	NaN
#1	A	10.0	100.0	1.0
#2	A	10.0	50.0	1.0
#3	A	10.0	50.0	1.0
#4	B	NaN	NaN	NaN
#5	B	10.0	50.0	1.0
#6	B	10.0	200.0	1.0