Comment créer une nouvelle colonne d'étiquette de race dans Pandas basée sur plusieurs colonnes d'origine ethnique ?

Création d'une nouvelle colonne basée sur les valeurs de plusieurs colonnes à l'aide d'une fonction dans Pandas

Lorsque vous travaillez avec des dataframes dans Pandas, il peut être nécessaire de créer une nouvelle colonne basée sur valeurs de plusieurs colonnes existantes. Un scénario courant se produit lorsqu'une fonction personnalisée doit être appliquée à un ensemble de colonnes par ligne pour déterminer les valeurs de la nouvelle colonne.

Exemple de scénario

Considérez le cadre de données suivant avec six éléments liés à l'origine ethnique. colonnes d'indicateurs :

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]
})

L'objectif est de créer une nouvelle colonne nommée 'race_label' qui classe chaque ligne en fonction de les critères suivants :

1. Si ERI_Hispanic est égal à 1, retournez "Hispanic".
2. Si la somme de toutes les colonnes ERI non hispaniques (ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, et ERI_White) est supérieur à 1, renvoyez "Deux ou plus".
3. Pour toute autre valeur non nulle dans les colonnes ERI, renvoyez l'étiquette de race correspondante (par exemple, "A/I AK Native", "Asian", "Black/ AA", "Haw/Pac Isl." ou "White").

Solution

La solution comporte deux étapes : créer un fonction pour effectuer la classification et appliquer la fonction au dataframe par ligne.

1. Définition de la fonction personnalisée

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'

Cette fonction prend une ligne du dataframe en entrée et renvoie l'étiquette de race appropriée en fonction des critères fournis.

2. Application de la fonction au Dataframe

Pour créer la nouvelle colonne 'race_label', utilisez la fonction apply() avec le paramètre axis=1 pour appliquer la fonction label_race à chaque ligne du dataframe.

df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)

Le dataframe résultant avec la nouvelle colonne est affiché ci-dessous :

    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  

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