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:
在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