python - pandas 中的循环和转换

Question

dictionary = {'Year': [1985, 1985, 1986, 1986, 1987, 1987], 'Wteam' :[9, 10, 11, 4, 5, 6], 'lteam': [ 1, 2, 3, 12, 13, 14] }
pdf = pd.DataFrame(dictionary)

    Wteam   Year    lteam
0    9      1985    1
1    10     1985    2
2    11     1986    3
3    4      1986    12
4    5      1987    13
5    6      1987    14

我需要在 pandas 中创建一个新的数据框，其中包含以下行和列

Season_value   result
1985_1_9          0
1985_2_10         0
1985_3_11         0
1985_4_12         1
1985_5_13         1
1985_6_14         1

形成新表的逻辑如下: 我必须循环遍历 pdf 表中的每一行，然后如果 W_team 值大于 l_team，则我的新数据框 中的第一列值应为 ” year_lteam_wteam"，结果值应为零。

如果 W_team 值小于 l_team，则我的新数据框 中的第一列应为 year_Wteam_lteam 并且结果列应为零。

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Answer 1

你可以

• 使用 np.where 将值分配给 pdf['result']基于一个条件。在 np.where(cond, 0, 1) , cond是一个类似 bool 数组的。 np.where返回形状与 cond 相同的新数组其值为 0，其中 cond为 True，且 1 其中 cond是假的。
• 使用.min()和.max()重新订购 Wteam和lteam 。
• 构建Season_value列为 Mostafa Mahmoud showed .

<小时/>

import numpy as np
import pandas as pd
def tostr(series):
    return series.astype(str)

dictionary = {'Year': [1985, 1985, 1986, 1986, 1987, 1987], 'Wteam' :[9, 10, 11, 4, 5, 6], 'lteam': [ 1, 2, 3, 12, 13, 14] }
pdf = pd.DataFrame(dictionary)
pdf['result'] = np.where(pdf['Wteam'] > pdf['lteam'], 0, 1)
pdf['min'] = pdf[['Wteam','lteam']].min(axis=1)
pdf['max'] = pdf[['Wteam','lteam']].max(axis=1)

pdf['Season_value'] = tostr(pdf['Year'])+'_'+tostr(pdf['min'])+'_'+tostr(pdf['max'])

print(pdf[['Season_value', 'result']])

产量

  Season_value  result
0     1985_1_9       0
1    1985_2_10       0
2    1986_3_11       0
3    1986_4_12       1
4    1987_5_13       1
5    1987_6_14       1