여러 민족 열을 사용하여 Pandas에서 인종 카테고리 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 여러 열 값을 기반으로 새 열 생성

문제:

목표는 데이터 프레임의 각 행에 대한 인종 카테고리를 결정하는 사용자 정의 함수를 적용하는 것입니다. 여러 인종 열의 값에 대해 인종 카테고리의 우선 순위는 다음과 같습니다.

• 히스패닉
• 2명 이상
• 아메리칸 인디언/알래스카 원주민
• 아시아인
• 흑인/아프리카계 미국인
• 하와이 원주민/태평양 Islander
• White

사용자 정의 함수:

각 행의 인종 카테고리를 결정하기 위해 사용자 정의 함수를 만듭니다:

def label_race(row):
   if row['eri_hispanic'] == 1:
      return 'Hispanic'
   if row['eri_afr_amer'] + row['eri_asian'] + row['eri_hawaiian'] + row['eri_nat_amer'] + row['eri_white'] > 1:
      return 'Two Or More'
   if row['eri_nat_amer'] == 1:
      return 'A/I AK Native'
   if row['eri_asian'] == 1:
      return 'Asian'
   if row['eri_afr_amer'] == 1:
      return 'Black/AA'
   if row['eri_hawaiian'] == 1:
      return 'Haw/Pac Isl.'
   if row['eri_white'] == 1:
      return 'White'
   return 'Other'

기능 적용 데이터프레임:

Pandas의 적용 함수를 사용하여 데이터프레임의 각 행에 사용자 정의 함수를 적용합니다.

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

axis=1 인수는 함수가 다음과 같아야 함을 지정합니다. 행별로 적용됩니다.

결과:

새 열 race_label에는 데이터프레임의 각 행에 대해 계산된 경주 카테고리가 포함됩니다.

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