Início / coding / Perguntas / 79155135
Accepted
Leyla Elkhamlichi
Asked: 2024-11-04 18:54:27 +0800 CST

preencher uma coluna com valores de outras colunas usando condições para um dataframe longo

  • 772

Quero preencher um dataframe com valores de outra coluna. Uso uma condição para preencher os valores. A condição que quero preencher é quando o valor na coluna 'Essentieel_Optioneel' == 'essentieel', preciso preencher o valor com perc_essentieel_skill. Isso é o mesmo para quando o valor 'optioneel'.

Quando parei isso de volta, recebo um erro insira a descrição da imagem aqui

conditions = [
     (df1['Essentieel_Optioneel'] <= 'essentieel'),
     (df1['Essentieel_Optioneel'] <= 'optioneel')

]

values = df1[['perc_essentieel_skill','perc_essentieel_skill']]
df1['vector'] = np.select(conditions, values)

df1

    811 'list of cases must be same length as list of conditions')
    813 # Now that the dtype is known, handle the deprecated select([], []) case
    814 if len(condlist) == 0:

ValueError: list of cases must be same length as list of conditions

Tenho a sensação de que meu dataframe é muito longo, tenho um frame de 19913 * 12 colunas.

Tenho a sensação de que preciso usar um loop for.

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Você deve fornecer um exemplo completo para maior clareza, mas supondo que você queira usar as duas colunas como substituição, você precisaria transpor valuese converter para uma matriz numpy:

    values = df1[['perc_essentieel_skill1', 'perc_essentieel_skill2']].T.values
df1['vector'] = np.select(conditions, values)

    Ou atribua manualmente as colunas para cada condição:

    df1['vector'] = np.select(conditions, [df1['perc_essentieel_skill1'],
                                       df1['perc_essentieel_skill2']])

    Exemplo:

      Essentieel_Optioneel perc_essentieel_skill1 perc_essentieel_skill2 vector
0           essentieel                     A1                     B1     A1
1           essentieel                     A2                     B2     A2
2            optioneel                     A3                     B3     B3

    Se você tiver categorias discretas em "Essentieel_Optioneel", você também pode refatorar o código para usar a pesquisa de indexação :

    d = {'essentieel': 'perc_essentieel_skill1',
     'optioneel': 'perc_essentieel_skill2'
    }

idx, cols = pd.factorize(df1['Essentieel_Optioneel'].map(d))

df1['vector'] = df1.reindex(cols, axis=1).to_numpy()[np.arange(len(df1)), idx]
    • 0

relate perguntas