Membuat kolom baru berdasarkan kondisi if-elif-else

Question 1

Saya memiliki DataFrame df:

Saya ingin membuat kolom baru berdasarkan kriteria berikut:

jika baris A == B: 0

jika barisA > B: 1

jika baris A < B: -1

Jadi mengingat tabel di atas, seharusnya:

    A    B    C
a   2    2    0
b   3    1    1
c   1    3   -1

Untuk if elsekasus - kasus umum yang saya lakukan np.where(df.A > df.B, 1, -1), apakah panda menyediakan sintaks khusus untuk menyelesaikan masalah saya dengan satu langkah (tanpa perlu membuat 3 kolom baru dan kemudian menggabungkan hasilnya)?

Question 2

Untuk memformalkan beberapa pendekatan yang diuraikan di atas:

Buat fungsi yang beroperasi pada baris dataframe Anda seperti ini:

def f(row):
    if row['A'] == row['B']:
        val = 0
    elif row['A'] > row['B']:
        val = 1
    else:
        val = -1
    return val

Kemudian terapkan ke dataframe Anda dengan memasukkan axis=1opsi:

In [1]: df['C'] = df.apply(f, axis=1)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

Tentu saja, ini tidak vektor sehingga kinerja mungkin tidak sebaik saat diskalakan ke sejumlah besar rekaman. Namun, menurut saya ini jauh lebih mudah dibaca. Terutama yang berlatar belakang SAS.

Edit

Berikut adalah versi vektornya

df['C'] = np.where(
    df['A'] == df['B'], 0, np.where(
    df['A'] >  df['B'], 1, -1))

Question 3

df.loc[df['A'] == df['B'], 'C'] = 0
df.loc[df['A'] > df['B'], 'C'] = 1
df.loc[df['A'] < df['B'], 'C'] = -1

Mudah dipecahkan menggunakan pengindeksan. Baris pertama kode berbunyi demikian, jika kolom Asama dengan kolom Bmaka buat dan atur kolom Csama dengan 0.

Question 4

Untuk hubungan khusus ini, Anda dapat menggunakan np.sign:

>>> df["C"] = np.sign(df.A - df.B)
>>> df
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

Question 5

Katakanlah di atas satu adalah kerangka data asli Anda dan Anda ingin menambahkan kolom baru 'lama'

Jika usia lebih dari 50 maka kami anggap lebih tua = ya jika tidak Salah

langkah 1: Dapatkan indeks baris yang usianya lebih dari 50

row_indexes=df[df['age']>=50].index

langkah 2: Menggunakan .loc kita dapat menetapkan nilai baru ke kolom

df.loc[row_indexes,'elderly']="yes"

sama untuk usia di bawah kurang dari 50 tahun

row_indexes=df[df['age']<50].index

df[row_indexes,'elderly']="no"

Answer 1

100

Saya memiliki DataFrame df:

Saya ingin membuat kolom baru berdasarkan kriteria berikut:

jika baris A == B: 0

jika barisA > B: 1

jika baris A < B: -1

Jadi mengingat tabel di atas, seharusnya:

    A    B    C
a   2    2    0
b   3    1    1
c   1    3   -1

Untuk if elsekasus - kasus umum yang saya lakukan np.where(df.A > df.B, 1, -1), apakah panda menyediakan sintaks khusus untuk menyelesaikan masalah saya dengan satu langkah (tanpa perlu membuat 3 kolom baru dan kemudian menggabungkan hasilnya)?

python pandas conditional gila
sumber

Anda bisa saja mendefinisikan sebuah fungsi dan meneruskan ini ke applydan mengaturnya axis=1akan berhasil, saya tidak yakin saya bisa memikirkan operasi yang akan memberi Anda apa yang Anda inginkan

EdChum

Solusi Anda menyiratkan membuat 3 kolom dan menggabungkannya menjadi 1 kolom, atau Anda memiliki pemikiran yang berbeda?

nutship

Anda terus mengatakan "membuat 3 kolom", tetapi saya tidak yakin apa yang Anda maksud.

DSM

1

@DSM telah menjawab pertanyaan ini tetapi yang saya maksud adalah di df['C']=df.apply(myFunc(row), axis=1)mana myFunc melakukan apa yang Anda inginkan, ini tidak melibatkan pembuatan '3 kolom'

EdChum

1

Kemungkinan duplikat pembuatan bersyarat Pandas dari kolom seri / kerangka data

Georgy

Answer 2

Anda bisa saja mendefinisikan sebuah fungsi dan meneruskan ini ke applydan mengaturnya axis=1akan berhasil, saya tidak yakin saya bisa memikirkan operasi yang akan memberi Anda apa yang Anda inginkan

EdChum

Answer 3

Solusi Anda menyiratkan membuat 3 kolom dan menggabungkannya menjadi 1 kolom, atau Anda memiliki pemikiran yang berbeda?

nutship

Answer 4

Anda terus mengatakan "membuat 3 kolom", tetapi saya tidak yakin apa yang Anda maksud.

DSM

Answer 5

1

@DSM telah menjawab pertanyaan ini tetapi yang saya maksud adalah di df['C']=df.apply(myFunc(row), axis=1)mana myFunc melakukan apa yang Anda inginkan, ini tidak melibatkan pembuatan '3 kolom'

EdChum

Answer 6

1

Kemungkinan duplikat pembuatan bersyarat Pandas dari kolom seri / kerangka data

Georgy

Answer 7

146

Untuk memformalkan beberapa pendekatan yang diuraikan di atas:

Buat fungsi yang beroperasi pada baris dataframe Anda seperti ini:

def f(row):
    if row['A'] == row['B']:
        val = 0
    elif row['A'] > row['B']:
        val = 1
    else:
        val = -1
    return val

Kemudian terapkan ke dataframe Anda dengan memasukkan axis=1opsi:

In [1]: df['C'] = df.apply(f, axis=1)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

Tentu saja, ini tidak vektor sehingga kinerja mungkin tidak sebaik saat diskalakan ke sejumlah besar rekaman. Namun, menurut saya ini jauh lebih mudah dibaca. Terutama yang berlatar belakang SAS.

Edit

Berikut adalah versi vektornya

df['C'] = np.where(
    df['A'] == df['B'], 0, np.where(
    df['A'] >  df['B'], 1, -1))

Zelazny7
sumber

1

Terima kasih, saya mulai dengan panda dan ini sangat membantu +1

nutship

4

Bagaimana jika saya ingin melewatkan parameter lain bersama dengan baris dalam fungsi? Jika saya melakukannya, dikatakan baris tidak ditentukan ..

prashanth manohar

3

Anda harus menggunakan argsparameter .applyfungsi: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…

Zelazny7

1

Saya pengguna SAS lama yang mempelajari Python, dan pasti ada kurva belajarnya! :-) Sebagai contoh, kode di atas dapat ditulis dalam SAS sebagai: data df; set df; if A=B then C=0; else if A>B then C=1; else C=-1; run;Sangat elegan dan sederhana.

RobertF

1

Jawaban yang terdefinisi dengan baik

Sahil Nagpal

Answer 8

1

Terima kasih, saya mulai dengan panda dan ini sangat membantu +1

nutship

Answer 9

4

Bagaimana jika saya ingin melewatkan parameter lain bersama dengan baris dalam fungsi? Jika saya melakukannya, dikatakan baris tidak ditentukan ..

prashanth manohar

Answer 10

3

Anda harus menggunakan argsparameter .applyfungsi: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…

Zelazny7

Answer 11

1

Saya pengguna SAS lama yang mempelajari Python, dan pasti ada kurva belajarnya! :-) Sebagai contoh, kode di atas dapat ditulis dalam SAS sebagai: data df; set df; if A=B then C=0; else if A>B then C=1; else C=-1; run;Sangat elegan dan sederhana.

RobertF

Answer 12

1

Jawaban yang terdefinisi dengan baik

Sahil Nagpal

Answer 13

df.loc[df['A'] == df['B'], 'C'] = 0
df.loc[df['A'] > df['B'], 'C'] = 1
df.loc[df['A'] < df['B'], 'C'] = -1

Mudah dipecahkan menggunakan pengindeksan. Baris pertama kode berbunyi demikian, jika kolom Asama dengan kolom Bmaka buat dan atur kolom Csama dengan 0.

Answer 14

17

Untuk hubungan khusus ini, Anda dapat menggunakan np.sign:

>>> df["C"] = np.sign(df.A - df.B)
>>> df
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

DSM
sumber

Answer 15

Katakanlah di atas satu adalah kerangka data asli Anda dan Anda ingin menambahkan kolom baru 'lama'

Jika usia lebih dari 50 maka kami anggap lebih tua = ya jika tidak Salah

langkah 1: Dapatkan indeks baris yang usianya lebih dari 50

row_indexes=df[df['age']>=50].index

langkah 2: Menggunakan .loc kita dapat menetapkan nilai baru ke kolom

df.loc[row_indexes,'elderly']="yes"

sama untuk usia di bawah kurang dari 50 tahun

row_indexes=df[df['age']<50].index

df[row_indexes,'elderly']="no"

Membuat kolom baru berdasarkan kondisi if-elif-else

Jawaban: