python - Pandas 中的行满足某些条件，将 dos 条件的值分配给一个单元格

Question

我有一个包含一些值的数据框。

假设dos是一些stores的值，并且doesstores可以满足一些条件并赋予它们多个“状态”，但其他stores只能满足一个条件并且只能被分配一个“状态”。

例如:

df = DataFrame({'one':[1,2,3,4],
                'two';[5,6,7,8],
                'three':[9,10,11,12]}

这些是我的条件:

df.loc[(df.one >= 1) & (df.two <= 7),'State'] = 1
df.loc[(df.one == 1) & (df.two <= 11),'State'] = 2

三行满足第一个条件，但只有一行满足第二个条件。

满足两个条件的行应在“State”列中包含状态 1 和 2。

明显的问题是，当第一个条件被分配时，DataFrame 看起来像这样:

    one two three   State
0   1   5   9        1.0
1   2   6   10       1.0
2   3   7   11       1.0
3   4   8   12       NaN

当第二个条件被分配时，数据框看起来像这样:

    one two three   State
0   1   5   9        2.0
1   2   6   10       1.0
2   3   7   11       1.0
3   4   8   12       NaN

我想要这样的东西:

    one two three   State
0   1   5   9        [1.0,2.0]
1   2   6   10       1.0
2   3   7   11       1.0
3   4   8   12       NaN

这里我使用了一个列表，但这就是想法。

然后，如果我在单元格中进行存储，我如何调用它们，以及如何使用“状态”列中具有多个值的单元格来处理依赖于该单元格的其他条件列？

我很欣赏

Answer 1

这是一个棘手的问题，我不建议您在一列中混合数据类型，因为您显示第一个单元格是列表类型，1和2是int类型，然后最后一个是NaN(被视为 float )，在这种情况下为什么不将它们全部列出

s1=(df.one >= 1) & (df.two <= 7)
s2=(df.one == 1) & (df.two <= 11)
l=[[ z for z in [x,y] if z != 0]for x , y in zip(s1*1,s2*2)]
df['State']=l
df
Out[21]: 
   one  two  three   State
0    1    5      9  [1, 2]
1    2    6     10     [1]
2    3    7     11     [1]
3    4    8     12      []