我有一个函数,它接收一个数据帧,进行一些转换,并将数字和分类列名作为列表返回。
cat_cols, num_cols = Data_Type_And_Transformation(df_data_sample, 'MEAN')
cat_cols =
['var1_m2_Transform',
'var2_m2_Transform',
'var2_m3_Transform',
'var3_m3_Transform',
'var5_m3_Transform',
'var8_m3_Transform',
'var9_m3_Transform']
num_cols =
['ttl_change_3m',
'ttl_change_6m',
'base_rev_3m',
'csc_ttl_6m']
然后我要创建一个字典,其键将是列名,值将是数据类型-NUM或CAT,如下所示:
attribute_df_benford_cat = pd.DataFrame()
attribute_df_benford_num = pd.DataFrame()
attribute_df_cat['Attribute'] = cat_cols
attribute_df_cat['Type'] = 'CAT'
attribute_df_num['Attribute'] = num_cols
attribute_df_num['Type'] = 'NUM'
attribute_df = attribute_df_cat.append(attribute_df_num)
attribute_df.set_index('Attribute',inplace = True)
attribute_dict = OrderedDict(attribute_df.to_dict('index'))
但这给了我以下形式的格言:
Key Type Size Value
ttl_change_3m dict 1 {'Type': 'NUM'}
ttl_change_6m dict 1 {'Type': 'NUM'}
base_rev_3m dict 1 {'Type': 'NUM'}
csc_ttl_6m dict 1 {'Type': 'NUM'}
var1_m2_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var2_m2_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var2_m3_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var3_m3_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var5_m3_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var9_m3_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
var8_m3_Transform dict 1 {'Type': 'CAT'}
我希望采用以下格式:
Key Type Size Value
ttl_change_3m str 1 NUM
ttl_change_6m str 1 NUM
base_rev_3m str 1 NUM
csc_ttl_6m str 1 NUM
var1_m2_Transform str 1 CAT
var2_m2_Transform str 1 CAT
var2_m3_Transform str 1 CAT
var3_m3_Transform str 1 CAT
var5_m3_Transform str 1 CAT
var9_m3_Transform str 1 CAT
var8_m3_Transform str 1 CAT
此外,我认为我正在做太多的步骤来获得结果,并且可能会有更短/更有效的代码版本来做到这一点。
有人可以帮我吗?
答案 0 :(得分:1)
我认为您需要np.where,
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Key':pd.Series(num_cols+cat_cols)})
df['Value']=np.where(df['Key'].isin(cat_cols), 'CAT','NUM')
#print(df)
Key Value
# ttl_change_3m NUM
# ttl_change_6m NUM
# base_rev_3m NUM
# csc_ttl_6m NUM
# var1_m2_Transform CAT
# var2_m2_Transform CAT
# var2_m3_Transform CAT
# var3_m3_Transform CAT
# var5_m3_Transform CAT
# var8_m3_Transform CAT
# var9_m3_Transform CAT