Question

我的原始数据如下：

Bin         A     B     C
CPB%                     
0.00000     0    57  1728
0.00100     0  1579  1240
0.00200  1360   488   869
0.00300   184   499   597
0.00400   265   283   461

由于该代码，我获得了它：

import operator
bins = np.linspace(0, 1, num=1000)

df_b = pd.crosstab(pd.cut(df['CPB%'], bins=bins).map(operator.attrgetter('left')), df.Bin)

我试图做的是以下事情：

totalb = df_b['A'].sum()
idxb = totalb
proba_b = []


for index, row in df_b.iterrows():
    idxb = idxb - row['A']
    prob = float(idxb)/float(totalb)
    proba_b.append(prob)

df_b['Proba-b'] = proba_b

但是当我尝试向此分类数据帧添加新列时，出现以下错误：'cannot insert an item into a CategoricalIndex that is not already an existing category'

我试图将一个新的数据框附加到现有的数据框上，但是没有用……有什么想法吗？谢谢！

Answer 1

您需要CategoricalIndex.add_categories才能通过新列名添加新类别：

df_b.columns = df_b.columns.add_categories('Proba-b')
df_b['Proba-b'] = proba_b
print (df_b)

          A     B     C   Proba-b
Bin                              
0.000     0    57  1728  1.000000
0.001     0  1579  1240  1.000000
0.002  1360   488   869  0.248203
0.003   184   499   597  0.146490
0.004   265   283   461  0.000000

为了提高性能，可以使用iterrows：

s = df_b['A']
df_b['Proba-b'] = (s.iloc[::-1].cumsum()).shift().fillna(0) / s.sum()
print (df_b)

          A     B     C   Proba-b
Bin                              
0.000     0    57  1728  1.000000
0.001     0  1579  1240  1.000000
0.002  1360   488   869  0.248203
0.003   184   499   597  0.146490
0.004   265   283   461  0.000000

熊猫：在分类数据框中添加一列

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