我希望能够获取当前的数据集,其中包含整数,并根据特定条件对其进行分类.该表看起来像这样：
[in]> df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,0],'B': [1,'C': [0,1,0]})
[out]>
A B C
0 0 1 0
1 2 0 0
2 3 2 1
3 2 0 0
4 0 0 1
5 0 0 0
我想在一个单独的列中按字符串对这些进行分类.由于更熟悉R,我尝试使用该列定义中的规则创建一个新列.之后我尝试使用.ix和lambdas两者都导致类型错误(在整数和序列之间).我的印象是这是一个相当简单的问题.虽然以下是完全错误的,但这是来自尝试1的逻辑：
df['D']=(
if ((df['A'] > 0) & (df['B'] == 0) & df['C']==0):
return "c1";
elif ((df['A'] == 0) & ((df['B'] > 0) | df['C'] >0)):
return "c2";
else:
return "c3";)
为了最终结果：
A B C D 0 0 1 0 "c2" 1 2 0 0 "c1" 2 3 2 1 "c3" 3 2 0 0 "c1" 4 0 0 1 "c2" 5 0 0 0 "c3"
如果有人可以帮我解决这个问题,我将不胜感激.
解决方法
我可以想到两种方式.第一种是编写分类器函数,然后按行应用它：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
>>>
>>> def classifier(row):
... if row["A"] > 0 and row["B"] == 0 and row["C"] == 0:
... return "c1"
... elif row["A"] == 0 and (row["B"] > 0 or row["C"] > 0):
... return "c2"
... else:
... return "c3"
...
>>> df["D"] = df.apply(classifier,axis=1)
>>> df
A B C D
0 0 1 0 c2
1 2 0 0 c1
2 3 2 1 c3
3 2 0 0 c1
4 0 0 1 c2
5 0 0 0 c3
第二个是使用高级索引：
>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
>>> df["D"] = "c3"
>>> df["D"][(df["A"] > 0) & (df["B"] == 0) & (df["C"] == 0)] = "c1"
>>> df["D"][(df["A"] == 0) & ((df["B"] > 0) | (df["C"] > 0))] = "c2"
>>> df
A B C D
0 0 1 0 c2
1 2 0 0 c1
2 3 2 1 c3
3 2 0 0 c1
4 0 0 1 c2
5 0 0 0 c3
哪个更清楚取决于具体情况.通常逻辑越复杂,我就越有可能将它包装在一个函数中,然后我可以记录和测试.