我尝试在没有登录时计算实例,但是有一个卡片视图,并使用count(或True)创建一个新列。我使用下面的条件语句并得到一个关键错误。有人可以帮我弄清楚发生了什么吗?
import pandas as pd
import numpy as np
sample = pd.DataFrame({ 'Month' : pd.Categorical(["Jan", "Jan", "Feb", "Feb", "March","Apr", "May"]),
'Name' : pd.Categorical(["Peter", "Meg", "Peter", "Meg", "Meg","Lois", "Lois"]),
'Logins': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
'Card': [1, 1, 2, 2, 1, 2, 1]})
sample['LoginNoCard'] = sample['Logins'].where((sample['Logins'] == 0) & (sample['Card'] > 0), sample[1])
我在这里的解决方案是创建一个新的数据框架。我想使用条件创建一个新列。如果登录== 0&卡> 0,然后0.如果登录> 0和卡== 0,然后1. Else NaN。
答案 0 :(得分:0)
您可以考虑对if np.where()
使用嵌套Logins == 0 & Card > 0
条件,然后0
,Logins > 0 and Card == 0
,1
,否则NaN
。
In [81]: np.where(((sample['Logins']==0) & (sample['Card']>0)), 0,
np.where(((sample['Logins']>0) & (sample['Card']==0)), 1,
pd.np.nan))
Out[81]: array([ nan, nan, nan, nan, nan, nan, 0.])
要将其分配给列,您可以
In [82]: sample['LoginNoCard'] = np.where(((sample['Logins']==0) & (sample['Card']>0)), 0,
np.where(((sample['Logins']>0) & (sample['Card']==0)), 1,
pd.np.nan))
In [83]: sample
Out[83]:
Card Logins Month Name LoginNoCard
0 1 1 Jan Peter NaN
1 1 1 Jan Meg NaN
2 2 1 Feb Peter NaN
3 2 1 Feb Meg NaN
4 1 1 March Meg NaN
5 2 1 Apr Lois NaN
6 1 0 May Lois 0