python - 比较不同列中的值

Question

我有一个像这样的 df:

Name   Salary   Age   Cars   Avg Salary   Avg Age   Avg Cars
John    50000    35      1        60000        38          1
 Tom    65000    45      3        60000        38          1

某些列的值越高越好，而其他列则反之亦然。所以我创建了两个列表

higher_better = ['Salary', 'Cars']
lower_better = ['Age']

我想比较它们并返回它们的分数，所以我定义了一个像这样的新函数:

def compare_higher(a, b):
    return 1 if a > b else 0 if a == b else -1
compare_higher(higher_better, lower_better)

def compare_lower(b, a):
    return 1 if a > b else 0 if a == b else -1
compare_lower(higher_better, lower_better)

我想为比较结果创建新列，然后我可以将它们的分数加在一起。理想输出如下:

Name   Salary   Age   Cars   Avg Salary   Avg Age   Avg Cars   Comp Salary   Comp Age   Comp Cars   Score
John    50000    35      1        60000        38          1        -1             1          0       0
 Tom    65000    45      3        60000        38          1         1            -1          1       1

我有这些碎片，但不知道如何组合它们。如何比较列中的值并将它们返回到新列中？感谢您的帮助。

Answer 1

我认为您可以为此使用多个 apply :首先，您可以申请higher_better:

for col in higher_better:
    df['Comp ' + col] = df.apply(lambda row: compare_higher(row[col], row['Avg ' + col]), axis=1)

然后，lower_better:

for col in lower_better:
    df['Comp ' + col] = df.apply(lambda row: compare_lower(row[col], row['Avg ' + col]), axis=1)

最后，将两者的列组合起来得分:

comp_col = ['Comp '+ col for col in higher_better+lower_better]
df['score'] = df[comp_col].sum(axis=1)

结果:

   Name  Salary  Age  Cars  Avg Salary  Avg Age  Avg Cars  Comp Salary  \
0  John   50000   35     1       60000       38         1           -1   
1   Tom   65000   45     3       60000       38         1            1   

   Comp Cars  Comp Age  score  
0          0         1      0  
1          1        -1      1