使用Pandas 中的函數根據多個列的值建立新欄位
在Pandas 中使用資料幀時,可能需要基於以下內容建立新列來自多個現有列的值。當需要將自訂函數按行應用於一組列以決定新列的值時,會出現一種常見場景。
範例場景
考慮以下具有六個與種族相關的資料框指標欄位:
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] })
目標是建立一個名為「race_label」的新欄位,該列根據以下條件:
- 如果ERI_Hispanic 等於1,則回傳“Hispanic”。
- 如果所有非西班牙裔 ERI 欄位(ERI_AmerInd_AKNatv、ERI_Asian、ERI_Black_Afr.Amer、ERI_HI_PacIsl 和ERI_White) 大於1,則回傳「兩個或更多」。
- 對於ERI 列中的任何其他非零值,會傳回相應的種族標籤(例如,“A/I AK Native”、“Asian”、“Black/ AA”、“Haw/Pac Isl.”或“White”)。
解決方案
解決方案涉及兩個步驟:建立自訂函數來執行分類並將函數逐行應用於資料幀。
1.定義自訂函數
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'
此函數將資料幀的一行作為輸入,並根據提供的條件傳回適當的比賽標籤。
2.將函數套用到資料幀
要建立新的「race_label」列,請使用apply() 函數和axis=1 參數將label_race 函數套用到資料幀的每一行。
df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)
有新欄位的結果資料框顯示如下:
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
以上是如何基於多種族列在 Pandas 中建立新的種族標籤列?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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