Question

我有以下格式的pandas数据框：

id,criteria_1,criteria_2,criteria_3,criteria_4,criteria_5,criteria_6
1,0,0,95,179,1,1
1,0,0,97,185,NaN,1
1,1,2,92,120,1,1
2,0,0,27,0,1,NaN
2,1,2,90,179,1,1
2,2,5,111,200,1,1
3,1,2,91,175,1,1
3,0,8,90,27,NaN,NaN
3,0,0,22,0,NaN,NaN

我有Python PANDAS: GroupBy First Transform Create Indicator中的以下程序：

mask = (((df['criteria_1'] >=1.0) | (df['criteria_2'] >=2.0)) &
         (df['criteria_3'] >=90.0) &
         (df['criteria_4'] <=180.0) &
         ((df['criteria_5'].notnull()) & (df['criteria_6'].notnull())))

# reset_index() defaults to drop=False. It inserts the old index into the DF 
# as a new column named 'index'.
idx = df.reset_index()[mask].groupby('id').first().reset_index(drop=True)['index']

df['flag'] = df.index.isin(idx).astype(int)

但是，现在我想为组中满足条件的任何行选择，而不仅仅是第一行。它看起来并不像用.any（）或.all（）替代.first（）那样容易。任何疑难解答提示将不胜感激！

Answer 1

您可以直接使用mask提取所有符合条件的行：

df['flag'] = mask.astype(int)

请记住，mask只是一个序列，它会根据是否满足所有条件，为每一行返回一个布尔值。

布尔掩码Groupby Any和Create指示符

1 个答案: