Question

我有下表，该表具有唯一的ID，实际的和建模的输出。

   Pass_ID Actual Modeled 
0    100     1      1
1    101     0      1 
2    102     1      0  
3    103     1      1

我编写了以下函数，因此我可以生成一个列表，最终将其转换为数据框，以便可以轻松地为每个Pass_ID回调行，以查看是否可以隔离模型为何不适用于那些行。但是，该列表一直保持空白。

new_list = []

def isolate_diff(df):
    if df['Modeled'].any() != df['Actual'].any():
        new_list.appened(df['Pass_ID'])
    else:
        pass

    return new_list

如何解决此问题？

Answer 1

我同意@Prune，但是要解决这个问题，我认为您需要一个完全不同的解决方案：

print(df[df['Modeled']!=df['Actual']])

输出：

   Pass_ID  Actual  Modeled
1      101       0        1
2      102       1        0

如果要列出Pass_ID：

print(df.loc[df['Modeled']!=df['Actual'],'Pass_ID'].tolist())

输出：

[101, 102]

Answer 2

您编写了一个全局条件，而不是向量化条件：

if df['Modeled'].any() != df['Actual'].any():

如果任何元素为True，则每个术语为1。这样可以快速评估

if True != True

这会给您一个空的new_list。

相反，编写一个捕获df['Pass_ID']，已过滤的表达式，其中df['Modeled'] != df['Actual']。你可以从那里拿走吗？

Answer 3

将new_list.appened(df['Pass_ID'])更改为new_list.append(df['Pass_ID'])

编辑：Prune和U9检测到其他一些错误。这是我看到的第一个不正确的东西。请根据他们的回答进行更详细的修改

将问题追加到函数内部列表中

3 个答案: