如何基于多个现有列在 Pandas 中创建新的种族标签列？

根据 Pandas 中多个列的值创建新列

根据多个 Pandas 中的值在 Pandas 数据框中创建新列其他列，我们可以利用 apply() 函数。此函数允许我们将自定义函数应用于数据帧的每一行。

在这种情况下，我们希望根据以下条件创建一个带有种族标签的新列：

种族标签标准：

• 如果 ERI_Hispanic 列为 1，则标签为“西班牙裔。”
• 否则，如果剩余 ERI 列的总和大于 1，则标签为“两个或更多”。
• 否则，如果 ERI_AmerInd_AKNatv 列为 1，则标签为“两个或更多”。 “A/I AK Native。”
• 否则，如果 ERI_Asian 列为 1，则标签为“亚洲人”。
• 否则，如果 ERI_Black_Afr.Amer 列为 1，则标签为“黑人/AA”。
• 否则，如果 ERI_HI_PacIsl 列为 1，则标签为“Haw” /Pac Isl."
• 否则如果 ERI_White 列为 1，则标签为“白色。”

种族标签的自定义函数：

要定义种族标签的自定义函数，我们可以使用以下代码：

def label_race(row):
   if row['ERI_Hispanic'] == 1:
      return 'Hispanic'
   if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] + row['ERI_Asian'] + row['ERI_Black_Afr.Amer'] + row['ERI_HI_PacIsl'] + row['ERI_White'] > 1:
      return 'Two Or More'
   if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] == 1:
      return 'A/I AK Native'
   if row['ERI_Asian'] == 1:
      return 'Asian'
   if row['ERI_Black_Afr.Amer'] == 1:
      return 'Black/AA'
   if row['ERI_HI_PacIsl'] == 1:
      return 'Haw/Pac Isl.'
   if row['ERI_White'] == 1:
      return 'White'
   return 'Other'

应用自定义函数apply():

要将 label_race 函数应用于数据帧的每一行，我们可以使用带有 axis=1 参数的 apply() 函数，该函数指定该函数应应用于每行row:

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

这将在数据框中创建一个名为race_label 的新列，并带有适当的比赛标签。

以上是如何基于多个现有列在 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！