Question

我的dtaframe看起来像这样：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID': [332, 332, 332, 315, 315, 315, 315, 315, 310, 310], \
                    'Name': ['Alex', 'Alex', 'Alex', 'Sara', 'Sara', 'Sara', 'Sara', 'Sara', 'Franck','Franck'], \
                    'Shift': ['Day', 'Day', 'Night', 'Day', 'Night', 'Night', 'Day', 'Day', 'Night', 'Night']})
df

Output
    ID  Name    Shift
0   332 Alex    Day
1   332 Alex    Day
2   332 Alex    Night
3   315 Sara    Day
4   315 Sara    Night
5   315 Sara    Night
6   315 Sara    Day
7   315 Sara    Day
8   310 Franck  Night
9   310 Franck  Night

我想添加一个像这样的新列：

    ID  Name    Shift   Two_Shift
0   332 Alex    Day     Yes
1   332 Alex    Day     Yes
2   332 Alex    Night   Yes
3   315 Sara    Day     Yes
4   315 Sara    Night   Yes
5   315 Sara    Night   Yes
6   315 Sara    Day     Yes
7   315 Sara    Day     Yes
8   310 Franck  Night   No
9   310 Franck  Night   No

为此，我尝试了这段代码：

df['Two_Shift'] = np.where((df['ID'] == df['ID']) & (df['Shift'] != df['Shift']), 'Yes', 'No')

但它不起作用。

谢谢！

Answer 1

IIUC：

df['Two_Shift'] = np.where(df.groupby('ID')['Shift'].transform('nunique') == 2,'Yes','No')

输出：

    ID    Name  Shift Two_Shift
0  332    Alex    Day       Yes
1  332    Alex    Day       Yes
2  332    Alex  Night       Yes
3  315    Sara    Day       Yes
4  315    Sara  Night       Yes
5  315    Sara  Night       Yes
6  315    Sara    Day       Yes
7  315    Sara    Day       Yes
8  310  Franck  Night        No
9  310  Franck  Night        No

Answer 2

将transform nunique与map

一起使用

df.groupby('ID').Shift.transform('nunique').eq(2).map({True:'Yes',False:'No'})
Out[296]: 
0    Yes
1    Yes
2    Yes
3    Yes
4    Yes
5    Yes
6    Yes
7    Yes
8     No
9     No
Name: Shift, dtype: object

如何创建具有不同ID和其他两列不同值的新列？

2 个答案: