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我有以下数据:
production_type type_a type_b type_c type_d
0 type_a 1.173783 0.714846 0.583621 1
1 type_b 1.418876 0.864110 0.705485 1
2 type_c 1.560452 0.950331 0.775878 1
3 type_d 1.750531 1.066091 0.870388 1
4 type_a 1.797883 1.094929 0.893932 1
5 type_a 1.461784 0.890241 0.726819 1
6 type_b 0.941938 0.573650 0.468344 1
7 type_a 0.507370 0.308994 0.252271 1
8 type_c 0.443565 0.270136 0.220547 1
9 type_d 0.426232 0.259579 0.211928 1
10 type_d 0.425379 0.259060 0.211504 1
我想创建一个新的列、列表或系列来返回列的值。
输出
production_type type_a type_b type_c type_d Results
0 type_a 1.173783 0.714846 0.583621 1 1.173783
1 type_b 1.418876 0.864110 0.705485 1 0.864110
2 type_c 1.560452 0.950331 0.775878 1 0.775878
3 type_d 1.750531 1.066091 0.870388 1 1
4 type_a 1.797883 1.094929 0.893932 1 1.797883
5 type_a 1.461784 0.890241 0.726819 1 1.461784
6 type_b 0.941938 0.573650 0.468344 1 0.573650
基本上如果它在列 [production_type] 中写入 type_a 我想在列 [Results] 中返回 type_a 的结果。
我试过以下方法:
for i in df:
if i == 'type_a':
print ('type_a')
elif i == 'type_b':
print ('type_b')
elif i == 'type_c':
print ('type_c')
elif i == 'type_d':
print ('type_d')
else:
print('')
print('')
使用结果追加
要生成数据框,请使用以下命令:
list_cols = ['type_a','type_b','type_c']
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns = list_cols )
df['production_type']= ['type_a','type_b','type_c','type_d','type_a','type_a','type_b'
,'type_b','type_c','type_d']
df['type_d'] = 1
df['results'] = ''
关于在哪里搜索的任何提示?
最佳答案
您可以为此使用 pd.DataFrame.apply
:
df['Results'] = df.apply(lambda row: row.get(row['production_type']), axis=1)
解释
pd.DataFrame.apply
with axis=1
对每一行应用一个函数,并通过隐式循环提取每一行的组件。lambda
函数作为参数。lambda
函数来从 production_type
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