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- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我在这里遇到了障碍。我必须翻译这个excel公式
=IF(COUNTIFS(advisor!$C:$C,$A3)=0,"0 disclosed",
IF(COUNTIFS(advisor!$C:$C,$A3,advisor!$E:$E,2)>0,"Dependent",
IF(IF(COUNTIFS(advisor!$C:$C,$A3,advisor!$B:$B,"auditor")>0,1,0)+IF(COUNTIFS(advisor!$C:$C,$A3,advisor!$B:$B,"compensation")>0,1,0)=2,"Independent","1 disclosed")))
到目前为止,这是我的 python-pandas 解决方案:
df['auditor_compensation'] = np.where(df['id'].isin(df_advisor['company_id']).count() == 0,
'0 disclosed',
np.where(df_advisor['dependent'] == 2, 'dependent',
np.where((np.where(df_advisor['type']=='auditor', 1, 0)+np.where(df_advisor['type']=='compensation', 1, 0)) == 2, 'independent', '1 disclosed')))
我不断收到 ValueError: Length of values does not match length of index
df样本数据:公司数据
id ticker iq_id company auditor_compensation
48299 ENXTAM:AALB IQ881736 Aalberts Industries ?
48752 ENXTAM:ABN IQ1090191 ABN AMRO Group ?
48865 ENXTAM:ACCEL IQ4492981 Accell Group ?
49226 ENXTAM:AGN IQ247906 AEGON ?
49503 ENXTAM:AD IQ373545 Koninklijke ?
下面是df_advisor样本数据
id type company_id advisor_company_id dependent
1 auditor 4829 6091 1
17 auditor 4875 16512 1
6359 auditor 4886 7360 1
37 auditor 4922 8187 1
4415 compensation 4922 9025 1
53 auditor 4950 8187 1
非常感谢任何帮助。
最佳答案
您的 numpy.where
函数不会生成与原始数据帧长度相同的数组或序列。这是因为它试图结合不一致的条件,例如df['id']
和 df_advisor['dependent']
将具有不同的长度。
虽然使用 GroupBy
将 Excel 公式转换为 Pandas/NumPy 很诱人, pd.DataFrame.merge
和 np.select
可能会更有效率和可读性。
第 1 步:分组映射数据框
df_advisor_grouped = df_advisor.groupby('company_id')\
.agg({'type': '|'.join, 'dependent': 'sum'})\
.reset_index()
print(df_advisor_grouped)
company_id type dependent
0 4829 auditor 1
1 4875 auditor 1
2 4886 auditor 1
3 4922 auditor|compensation 2
4 4950 auditor 1
第 2 步:与主数据框合并
# merge dataframes based on key column
res = df.merge(df_advisor_grouped, left_on='id', right_on='company_id', how='left')
第 3 步:应用条件逻辑
# define 3 conditions
conds = [res['company_id'].isnull(), res['dependent'].eq(2),
res['type'].str.contains('auditor') & res['type'].str.contains('compensation')]
# define 3 choices
choices = ['0 disclosed', 'dependent', 'independent']
# apply np.select logic, including default argument if 3 conditions are not met
res['auditor_compensation'] = np.select(conds, choices, '1 disclosed')
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!