我有一个 dataframe，其中一些数值存储在 "value" 列中，伴随着它们各自的分类阈值(在本例中为警告级别)，存储在其他列中(在我的例子中，“低”、“中”、“高”):
value low middle high
0 179.69 17.42 88.87 239.85
1 2.58 17.81 93.37 236.58
2 1.21 0.05 0.01 0.91
3 1.66 0.20 0.32 4.57
4 3.54 0.04 0.04 0.71
5 5.97 0.16 0.17 2.55
6 5.39 0.86 1.62 9.01
7 1.20 0.03 0.01 0.31
8 3.19 0.08 0.01 0.45
9 0.02 0.03 0.01 0.10
10 3.98 0.18 0.05 0.83
11 134.51 78.63 136.86 478.27
12 254.53 83.73 146.33 486.65
13 15.36 86.07 13.74 185.16
14 85.10 86.12 13.74 185.16
15 15.12 1.37 6.09 30.12
我想知道每个值属于哪个类别(例如，第一个值是middle，第二个是below_low，因为它小于它的任何阈值，第三个将是高，......你明白了)。所以这是预期的输出:
value low middle high category
0 179.69 17.42 88.87 239.85 middle
1 2.58 17.81 93.37 236.58 below_low
2 1.21 0.05 0.01 0.91 high
3 1.66 0.20 0.32 4.57 middle
4 3.54 0.04 0.04 0.71 high
5 5.97 0.16 0.17 2.55 high
6 5.39 0.86 1.62 9.01 middle
7 1.20 0.03 0.01 0.31 high
8 3.19 0.08 0.01 0.45 high
9 0.02 0.03 0.01 0.10 middle
10 3.98 0.18 0.05 0.83 high
11 134.51 78.63 136.86 478.27 low
12 254.53 83.73 146.33 486.65 middle
13 15.36 86.07 13.74 185.16 middle
14 85.10 86.12 13.74 185.16 middle
15 15.12 1.37 6.09 30.12 middle
到目前为止，我使用这种逐行“手动”检查的丑陋程序，停在第一个类别(从高到低)，大于当前值:
df["category"]="below_low"
for i in df.index:
for cat in ["high","middle","low"]:
if df.loc[i,"value"]>df.loc[i,cat]:
df.loc[i,"category"]=cat
break
我知道 pd.cut() 方法，但我只知道如何将它与预定义的通用阈值列表一起使用。有人能告诉我我错过了什么吗？
请您参考如下方法:
您可以使用:
mask = df.drop('value',axis=1)
.lt(df['value'], axis=0)
.reindex(columns=['high','middle','low'])
.cumsum(axis=1)
.eq(1)
如果 high、middle 和 low 列中的所有值都是 False，则需要一些正确性。我使用反转的 mask 和 all 创建新列。
mask['below_low'] = (~mask).all(axis=1)
print (mask)
high middle low below_low
0 True False False False
1 False False False True
2 True False False False
3 False True False False
4 True False False False
5 True False False False
6 False True False False
7 True False False False
8 True False False False
9 False True True False
10 True False False False
11 False False True False
12 False True False False
13 False True True False
14 False True True False
15 False True False False
上次通话 DataFrame.idxmax :
df['category'] = mask.idxmax(axis=1)
print (df)
value low middle high category
0 179.69 17.42 88.87 239.85 high
1 2.58 17.81 93.37 236.58 below_low
2 1.21 0.05 0.01 0.91 high
3 1.66 0.20 0.32 4.57 middle
4 3.54 0.04 0.04 0.71 high
5 5.97 0.16 0.17 2.55 high
6 5.39 0.86 1.62 9.01 middle
7 1.20 0.03 0.01 0.31 high
8 3.19 0.08 0.01 0.45 high
9 0.02 0.03 0.01 0.10 middle
10 3.98 0.18 0.05 0.83 high
11 134.51 78.63 136.86 478.27 low
12 254.53 83.73 146.33 486.65 middle
13 15.36 86.07 13.74 185.16 middle
14 85.10 86.12 13.74 185.16 middle
15 15.12 1.37 6.09 30.12 middle
具有多个 numpy.where 的解决方案正如指出的那样Paul H :
df['category'] = np.where(df['high'] < df['value'], 'high',
np.where(df['middle'] < df['value'], 'medium',
np.where(df['low'] < df['value'], 'low', 'below_low')))
print (df)
value low middle high category
0 179.69 17.42 88.87 239.85 high
1 2.58 17.81 93.37 236.58 below_low
2 1.21 0.05 0.01 0.91 high
3 1.66 0.20 0.32 4.57 medium
4 3.54 0.04 0.04 0.71 high
5 5.97 0.16 0.17 2.55 high
6 5.39 0.86 1.62 9.01 medium
7 1.20 0.03 0.01 0.31 high
8 3.19 0.08 0.01 0.45 high
9 0.02 0.03 0.01 0.10 medium
10 3.98 0.18 0.05 0.83 high
11 134.51 78.63 136.86 478.27 low
12 254.53 83.73 146.33 486.65 medium
13 15.36 86.07 13.74 185.16 medium
14 85.10 86.12 13.74 185.16 medium
15 15.12 1.37 6.09 30.12 medium
