如何基於多種族列在 Pandas 中建立新的種族分類列？

根據 Pandas 中多個列的值建立新欄位

在 Pandas 中，可以根據值存在於多個其他欄位中。當應用複雜的邏輯或自訂函數從資料中獲得有意義的見解時，此功能非常有用。

作為說明性範例，請考慮根據六個種族欄位中的值建立一個標記為「race_label」的新欄位的任務：ERI_西班牙裔、ERI_AmerInd_AKNatv、ERI_亞洲、ERI_Black_Afr.Amer、ERI_HI_PacIsl和ERI_White。要求是使用以下標準根據種族對個人進行分類：

1. 如果該人被算作西班牙裔，則他們被歸類為「西班牙裔」。
2. 如果總和所有非西班牙裔種族標誌大於 1，他們被歸類為「兩個或更多」。
3. 如果該人被計算在內作為美洲印第安人/阿拉斯加原住民，他們被歸類為「A/I AK 原住民」。
4. 如果此人被算作亞洲人，他們被歸類為「亞洲人」。
5. 如果此人被算作黑人/非裔美國人，他們被分類為「黑人/AA。」
6. 如果此人被算作夏威夷原住民/太平洋島民，他們被分類為“Haw/Pac Isl”。
7. 如果該人被算作白人，則他們被歸類為「白人」。

解

為了實現這一點，自訂函數和 Pandas apply()函數都是

1. 定義自訂函數：

   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'

2. 應用自訂函數Pandas：

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

這將在Pandas 資料框中建立一個名為「race_label」的新列，其中包含基於輸入條件的每行的適當分類。

透過結合自訂函數和 Pandas apply() 函數，我們可以創建一個從跨多個列應用的複雜邏輯派生的新列，從而促進高效數據分析和解釋。

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