這是我的數(shù)據(jù)框： ID Color 0 1 red 1 1 blue2 1 yellow3 2 blue4 2 purple5 3 yellow6 3 green我想創(chuàng)建第三列，告訴我每個(gè) ID 是紅色還是黃色。如果有紅色則第三列將為 1，如果有紫色則第三列將為 0，如果兩者都沒有則留空。不會有紅色和紫色在同一個(gè) ID 中的情況。所以，我的結(jié)果 df 應(yīng)該是這樣的： ID Color col30 1 red 11 1 blue 12 1 yellow 13 2 blue 04 2 purple 05 3 yellow 6 3 green我正在考慮對我的 ID 列進(jìn)行分組，然后檢查顏色列中是否存在紅色或紫色。我不確定如何實(shí)施。請幫忙
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MMMHUHU
TA貢獻(xiàn)1834條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
這是使用的一種方法np.select：
conds = [df.Color.eq('red'), df.Color.eq('purple')]
df['col3'] = np.select(conds, [1,0], '')
df['col3'] = df.groupby('ID').col3.transform('max')
或者我們可以改為將 a 設(shè)置nan為默認(rèn)值，并使用 進(jìn)行轉(zhuǎn)換first：
df['col3'] = np.select(conds, [1,0], np.nan)
df['col3'] = df.groupby('ID').col3.transform('first').fillna('')
print(df)
ID Color col3
0 1 red 1
1 1 blue 1
2 1 yellow 1
3 2 blue 0
4 2 purple 0
5 3 yellow
6 3 green
請注意，前一種方法利用了以下優(yōu)勢：
max('', '0')
# '0'
max('', '1')
# '1'
慕姐4208626
TA貢獻(xiàn)1852條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
numpy如果您出于任何原因不想使用，這里有一個(gè)替代方案：
df['col3'] = df.set_index('ID')['Color'].apply({'red': 1, 'purple': 0}.get).groupby(level=0).transform('max').fillna('').reset_index(drop=True)
ID Color col3
0 1 red 1
1 1 blue 1
2 1 yellow 1
3 2 blue 0
4 2 purple 0
5 3 yellow
6 3 green
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