Question

过去，我曾经通过pandas数据框进行条件语句的计算，该数据框将Y / N返回1/0，然后计算并获得得分。但是，我想学习一种高级方法，以实现列表中较大数据集的计算。

这是我的代码：

a=[234,45,57]
b=[26,51,59]
c=[87,23,56]


avrg_score = [['A',a[0]>0],
               ['B',b[0]>0],
               ['C',b[0]>0],
              ['C',a[0]*b[0]>c[0]],]


avrg_score = pd.DataFrame(avrg_score, columns=['Figure','Pass'],dtype=float).round(3)                                            
x=avrg_score.Figure.count()
y=avrg_score.Pass.sum()
avrg_score_result=(x/y)*100

输出：

但这是针对3个列表（a，b，c）的索引[0]的，但是我需要手动对列表的其余索引进行操作。

如何自动处理给定列表的所有索引？

当我将这样的格式放在完整列表中时：

avrg_score = [['A',a>0],
               ['B',b>0],
               ['C',b>0],
              ['C',a*b>c]]

我收到这样的错误：

'>' not supported between instances of 'list' and 'int'

非常感谢您的帮助。

Answer 1

这是您所期望的吗？我假设列表ID A，B，C将成为DataFrame索引和3个列表项（分别为“ Pass_1”，“ Pass_2”和“ Pass_3”）的列

import pandas as pd
import inspect

a=[234,45,57]
b=[26,51,59]
c=[87,23,56]

def getname(var):
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()
    return (str([k for k, v in callers_local_vars if v is var][0]))

lists = [a, b, c]
fig_list = ['A', 'B', 'C']
cols = ['Pass_1','Pass_2','Pass_3']
df_result = pd.DataFrame(columns=cols, dtype=float)
for item in lists:
    df_result.loc[getname(item)] = [i>0 for i in item]
print(df_result)

输出：

   Pass_1  Pass_2  Pass_3
a     1.0     1.0     1.0
b     1.0     1.0     1.0
c     1.0     1.0     1.0

但是请记住，print_this函数getname()会检查本地变量，并且在处理大型列表时可能会很昂贵。相反，我会将列表名称/数据帧索引名称作为字符串列表，并在循环中使用它。

熊猫内条件语句的计算

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