Question

找到与我的问题相关的问题的最佳版本here。但是我在某个地方遇到了打嗝。

我的数据框：

df = pd.DataFrame({'KEY': ['100000003', '100000009', '100000009', '100000009'], 
              'RO_1': [1, 1, 4,1],
              'RO_2': [1, 0, 0,0],
              'RO_3': [1, 1, 1,1],
              'RO_4': [1, 4, 1,1]})

    KEY         RO_1  RO_2   RO_3 RO_4 
0   100000003   1      1     1    1   
1   100000009   1      0     1    4    
2   100000009   4      0     1    1    
3   100000009   1      0     1    1

我想创建3个标记为'Month1'，'Month2'的附加列到'Month4'。简单的事情：

for i in range(3):
    df.loc[1,'Month'+str(i)] = 1 # '1' is just there as a place holder

虽然我在执行此代码时收到警告消息：

"A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead"

我希望将它与条件结合起来，为每列和每一行填充每个单元格。

如果任何具有RO_的列具有任何条件，则下面的代码将创建一个列并根据条件进行标记

namelist = df.columns.get_values().tolist()
ROList = [s for s in namelist if "RO_" in s]
for col in ROList:
    for i in range(3):
        df['Month'] = np.where(np.logical_or(df[col]==4,df[col]==1), '1', '0') 
df

我将这两个代码结合在一起但是我错过了对如何做到这一点的基本理解。任何帮助都会很棒。

最终预期结果：

    KEY         RO_1  RO_2   RO_3 RO_4 Month1 Month2 Month3 Month4
0   100000003   1      1     1    1    1      1      1      1
1   100000009   1      0     1    4    1      0      1      1
2   100000009   4      0     1    1    1      0      1      1  
3   100000009   1      0     1    1    1      0      1      1

Answer 1

IIUC enumerate

namelist = df.columns.get_values().tolist()
ROList = [s for s in namelist if "RO_" in s]
for i,col in enumerate(ROList):

    df['Month'+str(i+1)] = np.where(np.logical_or(df[col]==4,df[col]==1), '1', '0')
df
Out[194]: 
         KEY  RO_1  RO_2  RO_3  RO_4 Month1 Month2 Month3 Month4
0  100000003     1     1     1     1      1      1      1      1
1  100000009     1     0     1     4      1      0      1      1
2  100000009     4     0     1     1      1      0      1      1
3  100000009     1     0     1     1      1      0      1      1

你的逻辑似乎是改变4比1

df.assign(**df.loc[:,ROList].mask(df.loc[:,ROList]==4,1).rename(columns=dict(zip(ROList,list(range(1,len(ROList)+1))))).add_prefix('Month'))
Out[15]: 
         KEY  RO_1  RO_2  RO_3  RO_4  Month1  Month2  Month3  Month4
0  100000003     1     1     1     1       1       1       1       1
1  100000009     1     0     1     4       1       0       1       1
2  100000009     4     0     1     1       1       0       1       1
3  100000009     1     0     1     1       1       0       1       1

Answer 2

使用filter + isin + rename进行数据的单一流水线转换。

v = (df.filter(regex='^RO_')    # select columns
      .isin([4, 1])             # check if the value is 4 or 1
      .astype(int)              # convert the `bool` result to `int`
      .rename(                  # rename columns
          columns=lambda x: x.replace('RO_', 'Month')
      ))

或者，为了表现，

v = df.filter(regex='^RO_')\
          .isin([4, 1])\
          .astype(int) 
v.columns = v.columns.str.replace('RO_', 'Month')

最后，concat用原始结果表示结果。

pd.concat([df, v], axis=1)

         KEY  RO_1  RO_2  RO_3  RO_4  Month1  Month2  Month3  Month4
0  100000003     1     1     1     1       1       1       1       1
1  100000009     1     0     1     4       1       0       1       1
2  100000009     4     0     1     1       1       0       1       1
3  100000009     1     0     1     1       1       0       1       1

Answer 3

好像您正在为数据框中的每个现有列创建一个新列。你可以这样做：

original_cols = df.columns
for c in original_cols:
    cname = "Month" + c.split("_")[-1]
    df[cname] = df[c].apply(lambda x: 1 if (x == 1) or (x == 4) else 0)

Pandas：迭代现有列并根据条件创建新列

3 个答案: