


Erstellen einer neuen Spalte basierend auf Werten aus mehreren Spalten mithilfe einer Funktion in Pandas
Bei der Arbeit mit Datenrahmen in Pandas kann es erforderlich sein, eine neue Spalte basierend auf zu erstellen Werte aus mehreren vorhandenen Spalten. Ein häufiges Szenario entsteht, wenn eine benutzerdefinierte Funktion zeilenweise auf eine Reihe von Spalten angewendet werden muss, um die Werte der neuen Spalte zu bestimmen.
Beispielszenario
Betrachten Sie den folgenden Datenrahmen mit sechs auf die ethnische Zugehörigkeit bezogenen Daten Indikatorspalten:
df = pd.DataFrame({ 'ERI_Hispanic': [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'ERI_AmerInd_AKNatv': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'ERI_Asian': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], 'ERI_Black_Afr.Amer': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'ERI_HI_PacIsl': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'ERI_White': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1] })
Das Ziel besteht darin, eine neue Spalte mit dem Namen „race_label“ zu erstellen, die jede Zeile basierend auf Folgendem klassifiziert Kriterien:
- Wenn ERI_Hispanic gleich 1 ist, geben Sie „Hispanic“ zurück.
- Wenn die Summe aller nicht-hispanischen ERI-Spalten (ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl und ERI_White ) größer als 1 ist, geben Sie „Zwei“ zurück oder mehr".
- Für jeden anderen Wert ungleich Null in den ERI-Spalten geben Sie die entsprechende Rassenbezeichnung zurück (z. B. „A/I AK Native“, „Asian“, „Black/AA“, „Haw“) /Pac Isl.“ oder „White“).
Lösung
Die Lösung umfasst zwei Schritte: Erstellen einer benutzerdefinierten Funktion zur Durchführung der Klassifizierung und Anwenden der Funktion zeilenweise zum Datenrahmen hinzufügen.
1. Definieren der benutzerdefinierten Funktion
def label_race(row): if row['ERI_Hispanic'] == 1: return 'Hispanic' elif row['ERI_AmerInd_AKNatv'] + row['ERI_Asian'] + row['ERI_Black_Afr.Amer'] + row['ERI_HI_PacIsl'] + row['ERI_White'] > 1: return 'Two or More' elif row['ERI_AmerInd_AKNatv'] == 1: return 'A/I AK Native' elif row['ERI_Asian'] == 1: return 'Asian' elif row['ERI_Black_Afr.Amer'] == 1: return 'Black/AA' elif row['ERI_HI_PacIsl'] == 1: return 'Haw/Pac Isl.' elif row['ERI_White'] == 1: return 'White' else: return 'Other'
Diese Funktion verwendet eine Zeile des Datenrahmens als Eingabe und gibt die entsprechende Rassenbezeichnung basierend auf den bereitgestellten Kriterien zurück.
2. Anwenden der Funktion auf den Datenrahmen
Um die neue Spalte „race_label“ zu erstellen, verwenden Sie die Funktion apply() zusammen mit dem Parameter axis=1, um die Funktion label_race auf jede Zeile des Datenrahmens anzuwenden.
df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)
Der resultierende Datenrahmen mit der neuen Spalte wird unten angezeigt:
ERI_Hispanic ERI_AmerInd_AKNatv ERI_Asian ERI_Black_Afr.Amer ERI_HI_PacIsl ERI_White \ 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 0 1 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 6 0 0 1 0 0 1 7 0 0 0 0 1 1 8 0 0 0 1 0 0 9 0 0 0 0 0 1 race_label 0 White 1 Hispanic 2 White 3 White 4 Other 5 White 6 Two or More 7 White 8 Haw/Pac Isl. 9 White
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich eine neue Rassenbezeichnungsspalte in Pandas basierend auf mehreren Ethnizitätsspalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version
