python - 基于以逗号分隔的列和其他两列的返回值

Question

我有一个表格如下:

我想添加一列(评估)，它返回汽车列中的一个元素(以逗号分隔)。返回的元素将基于 Ferrari 和 Toyota 列。 Evaluation 列返回个体没有的元素。所以以第一行为例，约翰有一辆法拉利，没有一辆丰田。由于约翰没有丰田，评估列返回丰田。

我更愿意使用汽车列做出决定，用逗号分隔文本，并根据 Ferrari 和 Toyota 下的值查找文本

Answer 1

您可以使用:

df = pd.DataFrame({'Names':['John'] * 2 + ['Peter'] * 2 + ['Sam'] * 2,
                   'Cars':['Ferrari, Toyota','Ferrari','Ferrari, Toyota','Ferrari',
                           'Ferrari, Toyota','Ferrari, Toyota'],
                   'Ferrari': [1,1,0,0,1,1], 
                   'Toyota': [0,1,1,0,1,0]})

df['Evaluation1'] = df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', ').str.rstrip(', ')
print (df)
   Names             Cars  Ferrari  Toyota      Evaluation1
0   John  Ferrari, Toyota        1       0           Toyota
1   John          Ferrari        1       1                 
2  Peter  Ferrari, Toyota        0       1          Ferrari
3  Peter          Ferrari        0       0  Ferrari, Toyota
4    Sam  Ferrari, Toyota        1       1                 
5    Sam  Ferrari, Toyota        1       0           Toyota

详细信息:

首先通过 iloc 选择所有没有前 2 的列并创建 bool 掩码 - 通过 ne 进行比较(!=):

print (df.iloc[:, 2:].ne(1))
   Ferrari  Toyota
0    False    True
1    False   False
2     True   False
3     True    True
4    False   False
5    False    True

然后用矩阵乘法dot带分隔符的列名:

print (df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', '))
0             Toyota, 
1                     
2            Ferrari, 
3    Ferrari, Toyota, 
4                     
5             Toyota, 
dtype: object

并通过 rstrip 删除最后一个分隔符:

print (df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', ').str.rstrip(', '))
0             Toyota
1                   
2            Ferrari
3    Ferrari, Toyota
4                   
5             Toyota
dtype: object

如果不可能按位置选择，因为应该更改没有 0,1 的列的位置，则可以使用 drop用于删除不必要的列:

df1 = df.drop(['Names','Ferrari'], axis=1).ne(1)
df['Evaluation2'] = df1.dot(df1.columns + ', ').str.rstrip(', ')