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Giampaolo Levorato
Asked: 2024-10-04 22:47:44 +0800 CST

Aplicar dicionário pandas com condições gt/lt como chaves

  • 772

Criei o seguinte dataframe do pandas:

ds = {'col1':[1,2,2,3,4,5,5,6,7,8]}

df = pd.DataFrame(data=ds)

O dataframe se parece com isto:

print(df)

   col1
0     1
1     2
2     2
3     3
4     4
5     5
6     5
7     6
8     7
9     8

Criei então um novo campo, chamado newCol, que foi definido da seguinte forma:

def criteria(row):
    if((row['col1'] > 0) & (row['col1'] <= 2)):
        return "A"
    elif((row['col1'] > 2) & (row['col1'] <= 3)):
        return "B"
    else:
        return "C"
    
df['newCol'] = df.apply(criteria, axis=1)

O novo dataframe se parece com isto:

print(df)

   col1 newCol
0     1      A
1     2      A
2     2      A
3     3      B
4     4      C
5     5      C
6     5      C
7     6      C
8     7      C
9     8      C

Existe a possibilidade de criar um dicionário como este:

dict = {
        
        '0 <= 2' : "A",
        '2 <= 3' : "B",
        'Else' : "C"

        }

E então aplique-o ao dataframe:

df['newCol'] = df['col1'].map(dict)

?

Alguém pode me ajudar, por favor?

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Sim, você pode fazer isso com IntervalIndex:

    dic = {(0, 2): 'A',
       (2, 3): 'B',
      }
other = 'C'

bins = pd.IntervalIndex.from_tuples(dic)
labels = list(dic.values())

df['newCol'] = (pd.Series(labels, index=bins)
                  .reindex(df['col1']).fillna(other)
                  .tolist()
               )

    Mas dado o seu exemplo, parece mais simples seguir com cut:

    df['newCol'] = pd.cut(df['col1'], bins=[0, 2, 3, np.inf], labels=['A', 'B', 'C'])

    Saída:

       col1 newCol
0     1      A
1     2      A
2     2      A
3     3      B
4     4      C
5     5      C
6     5      C
7     6      C
8     7      C
9     8      C

    Se você insistir no formato original do seu dicionário, você pode converter usando:

    dic = {'0 <= 2' : "A",
       '2 <= 3' : "B",
       'Else' : "C"
}

dic2 = {tuple(map(int, k.split(' <= '))): v for k, v in dic.items()
        if k != 'Else'}
# {(0, 2): 'A', (2, 3): 'B'}
other = dic['Else']
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