python – 将系列分类到pandas中的新列

发布时间：2020-12-16 23:02:38 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我希望能够获取当前的数据集,其中包含整数,并根据特定条件对其进行分类.该表看起来像这样： [in] df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,0],'B': [1,'C': [0,1,0]})[out] A B C0 0 1 01 2 0 02 3 2 13 2 0 04 0 0 15 0 0 0 我想在一个单独的列中按字符串对这些进行

我希望能够获取当前的数据集,其中包含整数,并根据特定条件对其进行分类.该表看起来像这样：

[in]> df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,0],'B': [1,'C': [0,1,0]})
[out]>
   A  B  C
0  0  1  0
1  2  0  0
2  3  2  1
3  2  0  0
4  0  0  1
5  0  0  0

我想在一个单独的列中按字符串对这些进行分类.由于更熟悉R,我尝试使用该列定义中的规则创建一个新列.之后我尝试使用.ix和lambdas两者都导致类型错误(在整数和序列之间).我的印象是这是一个相当简单的问题.虽然以下是完全错误的,但这是来自尝试1的逻辑：

df['D']=(
if ((df['A'] > 0) & (df['B'] == 0) & df['C']==0): 
    return "c1";
elif ((df['A'] == 0) & ((df['B'] > 0) | df['C'] >0)): 
    return "c2";
else:
    return "c3";)

为了最终结果：

A  B  C     D
0  0  1  0  "c2"
1  2  0  0  "c1"
2  3  2  1  "c3"
3  2  0  0  "c1"
4  0  0  1  "c2"
5  0  0  0  "c3"

如果有人可以帮我解决这个问题,我将不胜感激.

解决方法

我可以想到两种方式.第一种是编写分类器函数,然后按行应用它：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
>>> 
>>> def classifier(row):
...         if row["A"] > 0 and row["B"] == 0 and row["C"] == 0:
...                 return "c1"
...         elif row["A"] == 0 and (row["B"] > 0 or row["C"] > 0):
...                 return "c2"
...         else:
...                 return "c3"
...     
>>> df["D"] = df.apply(classifier,axis=1)
>>> df
   A  B  C   D
0  0  1  0  c2
1  2  0  0  c1
2  3  2  1  c3
3  2  0  0  c1
4  0  0  1  c2
5  0  0  0  c3

第二个是使用高级索引：

>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
>>> df["D"] = "c3"
>>> df["D"][(df["A"] > 0) & (df["B"] == 0) & (df["C"] == 0)] = "c1"
>>> df["D"][(df["A"] == 0) & ((df["B"] > 0) | (df["C"] > 0))] = "c2"
>>> df
   A  B  C   D
0  0  1  0  c2
1  2  0  0  c1
2  3  2  1  c3
3  2  0  0  c1
4  0  0  1  c2
5  0  0  0  c3

哪个更清楚取决于具体情况.通常逻辑越复杂,我就越有可能将它包装在一个函数中,然后我可以记录和测试.

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!