python - 如何在 python 中向 pandas 数据框添加多个标签

Question

我有一个 pandas 数据框和一个节点列表，如下所示。

     node     title     description
0  "node1"  "nn nn."  "nnnn nnnn"
1  "node2"  "mm mm."  "mmmm mmmm"
2  "node3"  "ll ll."  "llll llll"
3  "node4"  "jj jj."  "jjjj jjjj"

nodes = [["node4", 0.9], ["node2", 1.0], ["node3", 0.8]]

我想在数据框中添加另一列作为级别，其中

• high表示该节点的值高于0.8
• med表示节点的值在0.8-0.6之间<​​/li>
• low表示该节点的值低于0.6
• N/A 表示该节点不在 nodes 列表中。

所以我的输出应如下所示。

     node     title     description  level
0  "node1"  "nn nn."  "nnnn nnnn"     N/A
1  "node2"  "mm mm."  "mmmm mmmm"     high
2  "node3"  "ll ll."  "llll llll"     med
3  "node4"  "jj jj."  "jjjj jjjj"     high

我当前正在使用以下代码来检查节点是否在列表中(返回 bool 值 0 和 1)。

df['node'].isin(nodes).astype(int)

但是，我不确定如何根据条件将数据分类。

如果需要，我很乐意提供矿石详细信息。

Answer 1

使用map映射 list 和 np.select 的值对于值的条件分配:

s=df.node.map(dict(nodes))
df['level']=np.select([s.lt(.6),s.ge(0.6)&s.le(.8),s.gt(0.8)],['low','med','high'],'N/A')
print(df)

<小时/>

    node   title description level
0  node1  nn nn.   nnnn nnnn   N/A
1  node2  mm mm.   mmmm mmmm  high
2  node3  ll ll.   llll llll   med
3  node4  jj jj.   jjjj jjjj  high

请注意，如果 df 中的字符串具有 " ，请使用 df=df.applymap(lambda x: x.replace('"','')) 替换它们