我不知道怎么问这个,所以我编了一个例子。 目标是将 A 和 B 列的值与 C、D 和 E 分开。 如果值相同或更高 (>=),则返回“1”,否则返回“0”。
A B C D E
1 101 103 100 101 99
2 102 100 101 99 103
3 100 99 103 100 98
期望的结果是这样的:
A B
C D E C D E
1 1 1 1 1 1
1 1 0 0 1 0
0 1 1 0 0 1
理想情况下,我想要一个函数,最好的方法是什么?
最佳答案
直接将A
和B
与C、D、E
进行比较,并将它们concat
在一起
A = df[['C','D','E']].le(df[['A']].values).astype(int)
B = df[['C','D','E']].le(df[['B']].values).astype(int)
pd.concat([A,B], axis=1, keys=['A','B'])
Out[650]:
A B
C D E C D E
1 1 1 1 1 1 1
2 1 1 0 0 1 0
3 0 1 1 0 0 1
关于python - 如何将一列的值与其他列中的多个值进行比较?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58018596/