Question

根据来自不同列的值的多个条件在数据框中创建一列。

目标是指示第一个有趣的动作是何时发生的，这将在t0下用1表示。

数据帧的结构如下：

      cust_id       first_act     prod_1  prod_2   t0
0      1                  1          1              
22     2                                            
23     2                                     1                      
24     2                             1              
25     2                                            
26     3                  1
27     3
28     3
29     4
30     4

我要根据以下条件为t0列分配一个值：

如果客户在prod_1下有1：在索引下将值1分配给t0，而索引在prod_1下有1。

如果客户在prod_1下没有1，则检查客户在prod_2下是否有1，如果为true，则在条件为true的索引处为t0分配1的值。

最后：如果客户没有prod_1或prod_2，但在first_act下确实有1，则在t0下将值1分配给第一个行为为true的索引。

在这些条件之后，每个客户的t0中应该只有一个值。

cust_id 2的预期输出：

 cust_id       first_act     prod_1  prod_2   t0
0      1            1          1              
22     2            1                                
23     2                               1                      
24     2                       1               1    
25     2                                            
26     3            1
27     3
28     3
29     4
30     4

我尝试使用嵌套的np.where语句来执行此操作，但是该操作不适用于以下情况：

df['t0'] = np.where(df['prod_1'] == 1, 1 ,
                         np.where(df['prod_2'] == 1, 1,
                                 np.where(df['first_act'] == 1, 1, 0)))

在多个位置的t0处加1。

更新

@Jeffyx 我不知道这是否可以解决，但我想到的是：

if prod_1 == 1:
    t0 = 1 at index of prod_1 == 1
if not prod_1 == 1:
    if prod_2 == 1:
        t0 = 1 at index of prod_2 == 1
if not prod_1 == 1 and not prod_2 == 1:
    if first_act == 1:
        t0 = 1 at index of first_act == 1

Answer 1

您必须找到符合条件的第一个索引，然后使用该索引在t0列中设置一个值。

使用groupby，它会给出：

for _, sub in df.groupby(['cust_id']):              # test for each cust_id
    for col in ['prod_1', 'prod_2', 'first_act']:   # test columns in sequence
        tmp = sub[sub[col] == 1]                    # try to match
        if len(tmp) != 0:                           # ok found at least one
            df.loc[tmp.index[0], 't0'] = 1          # set t0 to 1 for first index found
            break

根据不同条件在不同列上创建列

1 个答案: