if-else 逻辑来设置数据框列的值

Question

我在数据框中有数据 (df) 类似于下面的结构

ID	Sessions
1234	400
5678	200
9101112	199
13141516	0

我想在数据框中创建一个新列 (new_col)，根据会话值对每个示例进行排名，但我想确保 rank/zeroed 中不考虑 0 个会话。

我尝试应用下面的 lambda，但这不正确：

df['new_col'] = df['Sessions'].apply(lambda x: 0 if x == 0 else df['Sessions'].rank(ascending=True, pct=True))

采样所需的输出

ID	Sessions	new_col
1234	400	1.000000
5678	200	0.999987
9101112	199	0.999974
13141516	0	0

Answer 1

像这样的？ :

df['new_col'] = df.loc[df.Sessions > 0, 'Sessions'].rank(ascending=True, pct=True)

或

df['new_col'] = df['Sessions'].replace(0, np.NaN).rank(pct=True,).fillna(0)

Answer 2

如果你想要一个安全的切片，assign 是你的朋友。试试这个。

df.assign(newcol=lambda d: (
    d["Sessions"] # grab the series
    .replace(0, np.NaN) # replace the 0s with NaNs
    .rank(pct=True, ) # rank as percentages
    .fillna(0) # fill zeros back in.
   )
)

此外，这样您就可以将这个管道整齐地包装在一个函数中。

if-else 逻辑来设置数据框列的值

If-else logic to set value of dataframe column

python

lambda

dataframe

pandas