Question

我想用0或1更新列，其中对于每个empID，月份是最小的，而Sal Hike是Max：我已经编写了代码以查找每位员工的Min Month和Max Sal Hike。

df.sort_values(['salhike','month'],ascending=[False,True]).groupby("empid").head(1)

如何用1 col'n在“是或否”中更新此内容？

输入DF：

empid   age salhike month   YES_or_NO
123     23  12      1       0
123     23  24      2       0
123     23  87      3       0
123     23  35      4       0
111     23  87      1       0
111     23  35      2       0
111     23  14      3       0
111     23  12      4       0

我试图获取输出表是：

empid   age salhike month   YES_or_NO
123     23  12      1       0
123     23  24      2       0
123     23  87      3       1
123     23  35      4       0
111     23  87      1       1
111     23  35      2       0
111     23  14      3       0
111     23  12      4       0

Answer 1

尝试使用sort_values，然后使用duplicated和empid上的子集，将布尔序列转换为整数，并将assign转换回数据帧中的列：

df.assign（是或否=（〜df.sort_values（['empid'，'salhike']）） .duplicated（subset ='empid'，keep ='last'））。astype（int））

df.assign(YES_or_NO = (~df.sort_values(['salhike','month'],
                                        ascending=['True','False','False'])
                          .duplicated(subset='empid', keep='last')).astype(int))

输出：

   empid  age  salhike  month  YES_or_NO
0    123   23       12      1          0
1    123   23       24      2          0
2    123   23       87      3          1
3    123   23       35      4          0
4    111   23       87      1          1
5    111   23       35      2          0
6    111   23       14      3          0
7    111   23       12      4          0

Answer 2

使用groupby transform max

df['YES_or_NO']=df.salhike.eq(df.groupby('empid')['salhike'].transform('max')).astype(int)
df
Out[380]: 
   empid  age  salhike  month  YES_or_NO
0    123   23       12      1          0
1    123   23       24      2          0
2    123   23       87      3          1
3    123   23       35      4          0
4    111   23       87      1          1
5    111   23       35      2          0
6    111   23       14      3          0
7    111   23       12      4          0

更新

df['YES_or_NO']=0
df.loc[df.groupby('empid')['salhike'].idxmax(),'YES_or_NO']=1

如何使用2列值更新第三列中的值？

2 个答案: