Question

给出考拉数据框：

df = ks.DataFrame({"high_risk": [0, 1, 0, 1, 1], 
                   "medium_risk": [1, 0, 0, 0, 0]
                   })

运行lambda函数以根据现有列值获取新列：

df = df.assign(risk=lambda x: "High" if x.high_risk else ("Medium" if x.medium_risk else "Low"))
df
Out[72]: 
   high_risk  medium_risk  risk
0          0            1  High
4          1            0  High
1          1            0  High
2          0            0  High
3          1            0  High

预期收益：

       high_risk  medium_risk  risk
    0          0            1  Medium
    4          1            0  High
    1          1            0  High
    2          0            0  Low
    3          1            0  High

为什么将“高”分配给每个值。目的是要对每一行进行操作，是查看比较中的整个列吗？

Answer 1

在考拉df上使用assign对我来说似乎并不容易，但是对于您而言，我会mul将“ high_risk”列乘以2，然后add将“ medium_risk”列和最后map的结果将2替换为“高”（因为您将该列乘以2之前的结果）将1替换为“中”，将0替换为“低”，例如：

df = df.assign(risk= df.high_risk.mul(2).add(df.medium_risk)
                       .map({0:'low', 1:'medium', 2:'high'}))
df
   high_risk  medium_risk    risk
0          0            1  medium
1          1            0    high
2          0            0     low
3          1            0    high
4          1            0    high

注意：如果您在“高风险”和“中风险”列中都为1，则此操作将失败。

基于另一个列值Lambda函数的Databricks Koalas列分配

1 个答案: