使用 Pandas 中的函数根据多个列的值创建新列
在 Pandas 中使用数据帧时,可能需要基于以下内容创建新列来自多个现有列的值。当需要将自定义函数按行应用于一组列以确定新列的值时,会出现一种常见场景。
示例场景
考虑以下具有六个与种族相关的数据框指标列:
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] })
目标是创建一个名为“race_label”的新列,该列根据以下条件:
- 如果 ERI_Hispanic 等于 1,则返回“Hispanic”。
- 如果所有非西班牙裔 ERI 列(ERI_AmerInd_AKNatv、ERI_Asian、ERI_Black_Afr.Amer、ERI_HI_PacIsl 和ERI_White) 大于1,返回“两个或更多”。
- 对于 ERI 列中的任何其他非零值,返回相应的种族标签(例如,“A/I AK Native”、“Asian”、“Black/ AA”、“Haw/Pac Isl.”或“White”)。
解决方案
解决方案涉及两个步骤:创建自定义函数来执行分类并将该函数逐行应用于数据帧。
1.定义自定义函数
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'
此函数将数据帧的一行作为输入,并根据提供的条件返回适当的比赛标签。
2.将函数应用到数据帧
要创建新的“race_label”列,请使用 apply() 函数和 axis=1 参数将 label_race 函数应用到数据帧的每一行。
df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)
带有新列的结果数据框显示如下:
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
以上是如何基于多种族列在 Pandas 中创建新的种族标签列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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