我有一個 df 看起來像這樣：consumer_id order_total1 52 63 71 5對于每一個消費者consumer_id我想取平均值所有的order_total每consumer_id創(chuàng)造一個新的列SID基于以下規(guī)則：if new `order_total` >= 7: SID = 3elif new `order_total` >= 6 OR <7: SID = 2else: SID = 1新 df 應如下所示（consumer_id1，平均值為 5）：consumer_id order_total SID1 5 12 6 23 7 31 5 1這是我在沒有平均 per 的情況下嘗試的 if 語句consumer_id：if df.order_total >= 150: df['SID'] = 3elif [df.order >= 50] & [df.order< 100]: df['SID'] = 2else: df['SID'] = 1我得到錯誤：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
3 回答
MYYA
TA貢獻1868條經驗 獲得超4個贊
嘗試apply：
def f(x):
if x >= 7:
SID = 3
elif x >= 6 and x<7:
SID = 2
else:
SID = 1
return SID
df['SID']=df['order_total'].apply(f)
忽然笑
TA貢獻1806條經驗 獲得超5個贊
使用 groupby 和 transform 來獲取包含每個 consumer_id 的平均訂單總數(shù)的系列，然后將函數(shù)應用于該系列以創(chuàng)建結果系列。
def sid_assign(x):
if x >= 7:
return 3
if x >= 6 | x < 7:
return 2
else:
return 1
id_sums = df.groupby('consumer_id').order_total.transform('mean')
df['SID'] = id_sums.apply(sid_assign)
print(df)
consumer_id order_total SID
0 1 5 1
1 2 6 2
2 3 7 3
3 1 5 1
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