python - Databricks Koalas 基于另一个 COlumn 值 Lambda 函数的列赋值

Question

给定一个考拉数据框:

df = ks.DataFrame({"high_risk": [0, 1, 0, 1, 1], 
                   "medium_risk": [1, 0, 0, 0, 0]
                   })

运行 lambda 函数以根据现有列值获取新列:

df = df.assign(risk=lambda x: "High" if x.high_risk else ("Medium" if x.medium_risk else "Low"))
df
Out[72]: 
   high_risk  medium_risk  risk
0          0            1  High
4          1            0  High
1          1            0  High
2          0            0  High
3          1            0  High

预期返回:

       high_risk  medium_risk  risk
    0          0            1  Medium
    4          1            0  High
    1          1            0  High
    2          0            0  Low
    3          1            0  High

为什么这会将“高”分配给每个值。意图是对每一行进行操作，是不是在看整列比较？

Answer 1

在 koalas df 上使用 assign 对我来说似乎并不容易，但对于你的情况，我会将列“high_risk”mul 乘以 2，然后 add 'medium_risk' 列，最后 map 结果将 2 替换为 'high'(因为你之前将该列乘以 2) 1 乘以 'medium' 和 0 乘以 'low' 这样作为:

df = df.assign(risk= df.high_risk.mul(2).add(df.medium_risk)
                       .map({0:'low', 1:'medium', 2:'high'}))
df
   high_risk  medium_risk    risk
0          0            1  medium
1          1            0    high
2          0            0     low
3          1            0    high
4          1            0    high

注意:如果您在高风险和中风险列中都有 1，这将失败。