Question

我应该通过将此列（'％Renewable'）的值与同一列的中值进行比较来创建新的pandas列。结果应该构成一个新专栏。

当然我可以用for循环来做到这一点。虽然我只是在学习的开始，但我想更多地使用map，lambda等方法。

因此我尝试了这个：

def above(x,y):
if x>=y:
    return 1
else:
    return 0

def answer_ten():
  Top15 = answer_one() #loads the dataframe and formats it

  Median=Top15['% Renewable'].median()

  Top15['HighRenew']=map(above, Top15['% Renewable'], Top15['% Renewable'].median()

# one try: list(map(above, (Top15['% Renewable'], Top15['% Renewable'].median())))  
# one more try: [*map(above, (Top15['% Renewable'], Top15['% Renewable'].median()))]  

return  Top15['HighRenew']

但是我没有得到错误的值：'float'对象不可迭代

我试着在评论专栏中听取替代方案，我从另一篇文章中得到了这些内容：Getting a map() to return a list in Python 3.x

到目前为止，我想出了一个不同的单行解决方案：

Top15['HighRenew']=(Top15['% Renewable']>=Top15['% Renewable'].median()).astype('int')

但我想知道如何使用Lambda或map（）或filter（？）以不同的方式（当然更长）。

有人能指出我的另类解决方案吗？

感谢。

Answer 1

您可能只想要above(Top15['% Renewable'], Top15['% Renewable'].median())。 map接受一系列对象并将函数应用于每个对象，但您只想应用一次。您得到的错误是因为您传入的两个值无法循环。

Answer 2

所以你基本上想要这样的东西：

Top15['HighRenew'] = Top15.apply(lambda df: int(df['% Renewable'] >= Top15['% Renewable'].median()))

使用map（）时出错：根据另一列中的值创建新的pandas列

2 个答案: