python – 使用pandas数据帧的.loc函数

2019年8月3日 199次阅读

我有一个pandas数据框,其中一列是：

 a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]

现在我想创建另一个列,这样任何大于0且小于5的值都被赋值为1而rest被赋值为0,即：

a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]
b = [1,0,1,0,1,1,1,0,1,0]

现在我已经这样做了

dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[0 < dtaframe['a'] < 5] = 1
dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[dtaframe['a'] >4 or dtaframe['a']==0] = 0

但代码抛出并出错.该怎么办 ？

最佳答案 您可以使用
between获取布尔值,然后使用astype将布尔值转换为0/1：

dtaframe['b'] = dtaframe['a'].between(0, 5, inclusive=False).astype(int)

结果输出：

   a  b
0  1  1
1  0  0
2  1  1
3  0  0
4  1  1
5  3  1
6  4  1
7  6  0
8  4  1
9  6  0

编辑

对于多个范围,您可以使用pandas.cut：

dtaframe['b'] = pd.cut(dtaframe['a'], bins=[0,1,6,9], labels=False, include_lowest=True)

您需要注意如何定义垃圾箱.使用labels = False将返回每个bin的整数指示符,这恰好与您提供的标签相对应.您也可以手动指定每个bin的标签,例如labels = [0,1,2],labels = [0,17,19],labels = [‘a’,’b’,’c’]等.如果手动指定标签,可能需要使用astype ,因为它们将作为类别返回.

或者,您可以组合loc和between来手动指定每个范围：

dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(0,1), 'b'] = 0
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(2,6), 'b'] = 1
dtaframe.loc[dtaframe['a'].between(7,9), 'b'] = 2
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