在熊猫数据框中使用最近创建的属性来创建新属性

我正在寻找相当于R的mutate,它允许您在创建它们之后立即引用已定义的变量在相同的mutate调用内。在熊猫数据框中使用最近创建的属性来创建新属性

new_df <- old_df %>% 

mutate(new_col = ifelse(something, 0, 1),

newer_col = ifelse(new_col == 0, 'yay', 'nay'))

在python熊猫中寻找等价物。

如果我创建了以下数据框,我想知道是否有一种方法可以使用.assign来做同样的事情?

dic = {'names': ['jeff', 'alice', 'steph', 'john'], 

'numbers':[4, 6, 5, 7]}

df = pd.DataFrame(dic)

df = df.assign(less_than_6 = np.where(df.numbers < 6, 100, 0),

pass_fail = np.where(df.less_than_6 == 100, 'pass', 'fail'))

我能想到的是替代..

df['less_than_6'] = np.where(df.numbers < 6, 100, 0) 

df['pass_fail'] = np.where(df.less_than_6 == 100, 'pass', 'fail')

,但不知道是否有办法做到这一点在同一个电话吗?

回答:

assign

df.assign(**{'less_than_6' :lambda x : np.where(x['numbers'] < 6, 100, 0)}).assign(**{'pass_fail':lambda x : np.where(x['less_than_6'] == 100, 'pass', 'fail')})                

Out[202]:

names numbers less_than_6 pass_fail

0 jeff 4 100 pass

1 alice 6 0 fail

2 steph 5 100 pass

3 john 7 0 fail

以上是 在熊猫数据框中使用最近创建的属性来创建新属性 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/260418.html

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