Question

例如，我想将“ ModelPrediction”列中的所有值更改为1，其中“ AgeGrp”列等于[0，5]，“性别”列等于male，而“ PClass”列等于“ 1”以及“ 2”。

我已经将AgeGrp，Pclass列的数据类型更改为对象。

我的尝试如下：

train.loc[train['Sex'] == 'male' & ['Pclass'] == 1 & ['Pclass'] == 2 & ['AgeGrp'] == (0, 5], 'ModelPrediction'] = 1

我对python / pandas的所有事物都是新手，感谢您的帮助！！谢谢！

Answer 1

我认为您需要添加()和Interval，并且Pclass有两次条件，如果需要同时检查两个值，我认为这里需要isin：

train = pd.DataFrame({'Sex':['male','female','male'],
                      'Pclass':[1,0,1],
                      'AgeGrp':[pd.Interval(0, 5, closed='right'),
                                pd.Interval(6, 10, closed='right'),
                                pd.Interval(0, 5, closed='right')],
                        'ModelPrediction':[0,1,0]})
print (train)
      Sex  Pclass   AgeGrp  ModelPrediction
0    male       1   (0, 5]                0
1  female       0  (6, 10]                1
2    male       1   (0, 5]                0

train.loc[(train['Sex'] == 'male') & 
          (train['Pclass'].isin([1, 2])) & 
          (train['AgeGrp'] == pd.Interval(0, 5, closed='right')), 'ModelPrediction'] = 1  

print (train)
      Sex  Pclass   AgeGrp  ModelPrediction
0    male       1   (0, 5]                1
1  female       0  (6, 10]                1
2    male       1   (0, 5]                1

Answer 2

您非常接近，但是其中一个条件Pclass既为1也为2，是不可能的，间隔的语法不存在，并且您希望圆括号分隔每个条件：

train.loc[(train['Sex'] == 'male') & ((train['Pclass'] == 1) | (train['Pclass'] == 2)) & (train['AgeGrp'] > 0) & (train['AgeGrp'] <= 5), 'ModelPrediction'] = 1

在pandas数据框中，我想基于将其他列过滤为某些值来为该列分配值

2 个答案: