python - 使用条件从 df 创建列表

Question

我需要为 df 中的患者创建一个列表，根据他们的 BMI 和是否吸烟将他们分类为“高”、“中”或“低”。当我当前运行代码时，所有六个条目都为“中”。 (使用了假名和数据)

df = pd.DataFrame({'Name':['Jordan', 'Jess', 'Jake', 'Alice', 'Alan', 'Lauren'],
                   'Age':[26, 23, 19, 20, 24, 28],
                   'Sex':['M', 'F' , 'M', 'F', 'M', 'F'],
                   'BMI':[26, 22, 24, 17, 35, 20],
                   'Smokes':['No', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes', 'No']})


risk_list = []

for i in df.Name:
  if df.BMI.any() > 30 | df.BMI.any() < 19.99 | df.Smokes.any() == "Yes":
    risk_list.append("High")
  elif df.BMI.any() >= 25 & df.BMI.any() <= 29.99:
    risk_list.append("Medium")
  elif df.BMI.any() < 24.99 & df.BMI.any() > 19.99 and df.Smokes.any() == "No":
    risk_list.append("Low")

print(risk_list)

输出:

['Medium', 'Medium', 'Medium', 'Medium', 'Medium', 'Medium']

我是 Pandas 和 python 的新手。我想我很接近但无法弄清楚为什么我的数据没有被正确返回。
谢谢。

Answer 1

你的代码中有很多东西。仅举几个:

你需要几个括号:df.BMI.any() > 30 | df.BMI.any() < 19.99应该是 (df.BMI.any() > 30) | (df.BMI.any() < 19.99)

&不同于 and

循环内的所有内容，例如df.BMI.any()独立于您正在查看的行，即 Name ，所以你会在任何地方得到相同的值。

我想你可以用 np.select :

np.select([df.BMI.gt(30) | df.BMI.lt(19.99) | df.Smokes.eq('Yes'),
           df.BMI.between(25,29.99)],
          ['High', 'Medium'], 'Low')

输出:

array(['Medium', 'Low', 'High', 'High', 'High', 'Low'], dtype='<U6')