我有一个具有以下列名称的数据框，我想根据原始数据框创建新列(n_1、n_2、n_3 n_4、n_5、n_6、n_7、n_8)给定条件。条件是为数据框中的每个唯一的 EVENT_ID 创建新列。检查 SELECTION_TRAP 列中值为 1 的行，获取与该行对应的 BSP 值，并将其插入到 n_1 中>，如果 SELECTION_TRAP 值为 2，则将与该行对应的 BSP 插入到 n_2 中。同样适用于n_3、n_4、n_5、n_6、n_7、n_8。
EVENT_ID BSP SELECTION_TRAP
174331755 34.00 1
174331755 5.18 2
174331755 3.30 7
174331755 70.00 4
174331755 19.10 3
174331755 13.00 6
174331755 2.96 8
174329130 14.00 5
174329130 8.20 7
174329130 3.65 1
174329130 3.15 4
174329130 7.20 2
174329130 13.50 8
174339802 160.00 3
174339802 47.57 7
174339802 88.01 8
174339802 1.58 5
174339802 268.86 2
174339802 19.14 4
174339802 4.66 1
174339802 17.77 6
预期输出:
EVENT_ID n_1 n_2 n_3 n_4 n_5 n_6 n_7 n_8
174331755 34.00 5.18 19.10 70.00 0.00 13.00 3.30 2.96
174329130 3.65 7.20 0.00 3.15 14.00 0.00 8.20 13.50
174339802 4.66 268.86 160.00 19.14 1.58 17.77 47.57 88.01
我尝试了下面的代码，但输出与我的预期输出相差甚远。我可以找到一个可以用来尽快实现此目的的 pandas 函数。我需要你的帮助。谢谢
for j,n in enumerate(new.index):
if df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 1:
df['1'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 2:
df['2'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 3:
df['3'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 4:
df['4'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 5:
df['5'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 6:
df['6'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 7:
df['7'] = df['BSP'].values[j]
elif df['SELECTION_TRAP'].values[j] == 8:
df['8'] = df['BSP'].values[j]
else:
df[['1','2','3','4','5','6','7','8']] = df[['1','2','3','4','5','6','7','8']].apply(0,axis = 1)
EVENT_ID BSP S_TRAP 3 7 8 5 2 4 1 6
174339802 160.00 3 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 47.57 7 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 88.01 8 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 1.58 5 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 268.86 2 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 19.14 4 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 4.66 1 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
174339802 17.77 6 160.00 47.57 88.01 1.58 268.86 19.14 4.66 17.77
最佳答案
这不是 pivot_table() 输出吗？
df.pivot_table(index="EVENT_ID",columns="SELECTION_TRAP",values="BSP",fill_value=0).add_prefix('n_').reset_index()
SELECTION_TRAP EVENT_ID n_1 n_2 n_3 ... n_5 n_6 n_7 n_8
0 174329130 3.65 7.20 0.0 ... 14.00 0.00 8.20 13.50
1 174331755 34.00 5.18 19.1 ... 0.00 13.00 3.30 2.96
2 174339802 4.66 268.86 160.0 ... 1.58 17.77 47.57 88.01
关于python - 根据给定条件向现有数据框添加多个新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/69285931/