根据Python中的多个间隔条件明智地计算值行
根据Python中的多个间隔条件明智地计算值行
提问于 2021-11-05 09:05:17
给定数据df，如下所示：
df = pd.DataFrame([{'date': '2021-10-1',
'pct1': -0.039473959,
'pct2': -0.039473959,
'pct3': -0.032095057,
'pct4': -0.106310578,
'pct5': -0.039473959},
{'date': '2021-10-2',
'pct1': 0.222111128,
'pct2': 0.042484279,
'pct3': 0.108269001,
'pct4': -0.050188884,
'pct5': 0.042484279},
{'date': '2021-10-3',
'pct1': -0.0131719,
'pct2': 0.051357438,
'pct3': 0.051357438,
'pct4': 0.130772264,
'pct5': 0.051357438},
{'date': '2021-10-4',
'pct1': 0.092982799,
'pct2': 0.092982799,
'pct3': 0.092982799,
'pct4': 0.147102302,
'pct5': 0.092982799}])退出：
date pct1 pct2 pct3 pct4 pct5
0 2021-10-1 -0.039474 -0.039474 -0.032095 -0.106311 -0.039474
1 2021-10-2 0.222111 0.042484 0.108269 -0.050189 0.042484
2 2021-10-3 -0.013172 0.051357 0.051357 0.130772 0.051357
3 2021-10-4 0.092983 0.092983 0.092983 0.147102 0.092983我希望根据以下逻辑明智地计算值的数量：
- >H 112如果值位于
x > 0.02，则计数到increase列；H 215G 216
预期结果如下：
date decrease keep_same increase
0 2021-10-1 5 0 0
1 2021-10-2 1 0 4
2 2021-10-3 0 1 4
3 2021-10-4 0 0 5我的想法如下，在第一步中，根据上述条件将df的值替换为0、-1和1，然后明智地计算它们的行数：
pct_df = df.filter(regex='^pct')
conds = [pct_df.values > 0.02, -0.02 <= pct_df.values <= 0.02, pct_df.values < -0.02]
choices = [1, 0, -1]
pd.DataFrame(np.select(conds, choices, default=np.NaN),
index=pct_df.index,
columns=pct_df.columns)我怎么能做到这一点？谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-11-05 09:15:18
因为条件是必需的，必须由&将其链接到值之间，然后定义新的列名，循环中由sum进行有符号计数，因为新的DataFrame只在date列上过滤：
pct_df = df.filter(regex='^pct')
conds = [pct_df.values > 0.02,
(pct_df.values >= -0.02) & (pct_df.values <= 0.02),
pct_df.values < -0.02]
cols = ['decrease', 'keep_same', 'increase']
df1 = df[['date']].copy()
for c, m in zip(cols, conds):
df1[c] = m.sum(axis=1)
print (df1)
date decrease keep_same increase
0 2021-10-1 0 0 5
1 2021-10-2 4 0 1
2 2021-10-3 4 1 0
3 2021-10-4 5 0 0Stack Overflow用户
发布于 2021-11-05 09:11:49
如果您对一个一个地分配这些没有问题，您可以简单地使用
df['decrease'] = (pct_df.values < -0.02).sum(axis=1)
df['keep_same'] = (-0.02 <= pct_df.values <= 0.02).sum(axis=1)
df['increase'] = (pct_df.values > 0.02).sum(axis=1)您已经创建了布尔值。超过轴1的求和使您的逐行计算完成。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69850781
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