本文介绍了Case_When函数从R到Python的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

如何在python代码中实现R的Case_When函数?

以下是R:的Case_When函数

https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr/versions/0.7.8/topics/case_when

作为最小的工作示例,假设我们有以下数据帧(以下是python代码):

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 
        'age': [42, 52, 36, 24, 73], 
        'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3],
        'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70]}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'age', 'preTestScore', 'postTestScore'])
df

假设我们要创建一个名为‘Old’的新列,该列查看‘age’列并执行以下操作:

if age < 10 then baby
 if age >= 10 and age < 20 then kid 
if age >=20 and age < 30 then young 
if age >= 30 and age < 50 then mature 
if age >= 50 then grandpa 

有人能帮忙吗?

推荐答案

您要使用np.select

conditions = [
    (df["age"].lt(10)),
    (df["age"].ge(10) & df["age"].lt(20)),
    (df["age"].ge(20) & df["age"].lt(30)),
    (df["age"].ge(30) & df["age"].lt(50)),
    (df["age"].ge(50)),
]
choices = ["baby", "kid", "young", "mature", "grandpa"]

df["elderly"] = np.select(conditions, choices)

# Results in:
#      name  age  preTestScore  postTestScore  elderly
#  0  Jason   42             4             25   mature
#  1  Molly   52            24             94  grandpa
#  2   Tina   36            31             57   mature
#  3   Jake   24             2             62    young
#  4    Amy   73             3             70  grandpa
conditionschoices列表的长度必须相同。还有一个default参数,当所有conditions求值为False时使用。

这篇关于Case_When函数从R到Python的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!

09-25 14:53