Question

我有一个包含100行和两列的DataFrame df，RowId和Probability。现在df根据概率按降序排序（例如0.997,0.973,0.960等），df的索引按升序排列（0,1,2等）。

我想将概率列中的值映射到＆＃39; s＆＃39;为了成功＆＃39;对于前10个值，以及＆＃39; f＆＃39;为了'失败＆＃39;对于其余的。为此，我创建一个名为Index的虚拟列，应用转换，然后删除虚拟列。

df['Index'] = range(0, 100)
df['Probability'] = df[['Probability', 'Index']].apply(lambda x:
                                                       's' if x['Index'] < 10
                                                       else 'f', axis=1)
df_result.drop(['Index'], axis=1)

我有没有办法不用创建虚拟列？

Answer 1

如果索引已经0...n，那么这将起作用：

df['Probability'] = np.where(df.index < 10, 's', 'f')

如果您不确定索引是否有序，可以这样吗？

 df.loc[df.index[:10], 'Probability'] = 's'
 df.loc[df.index[10:], 'Probability'] = 'f'

Answer 2

您可以使用iloc它使用实际位置索引而不是索引列：

a = pandas.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]], columns=['a','b'])
a['c'] = 'f'
>>> a
   a  b  c
0  1  2  f
1  3  4  f
2  5  6  f
3  7  8  f

a.iloc[0:2, a.columns.get_loc('c')] = 's'
>>> a
   a  b  c
0  1  2  s
1  3  4  s
2  5  6  f
3  7  8  f

iloc的缺点是您无法将列名称作为字符串提供，您必须将其位置设为int，这就是我使用a.columns.get_loc的原因。

Pandas按索引值映射，没有虚拟列

2 个答案: