第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

為了賬號(hào)安全,請及時(shí)綁定郵箱和手機(jī)立即綁定
已解決430363個(gè)問題,去搜搜看,總會(huì)有你想問的

基于行值的 Pandas 新列

基于行值的 Pandas 新列

一只名叫tom的貓 2023-04-25 17:39:15
我有一個(gè)數(shù)據(jù)框:    Item    SW_test HW_test QA_test0   PC      Pass    Pass    Pass1   Laptop  Fail    Fail    Pass2   Mouse   Pass    Pass    Fail我想創(chuàng)建一個(gè)最后一列,Pass如果所有測試都通過(不區(qū)分大小寫)以及Fail一個(gè)或多個(gè)測試失敗,它將給出。    Item    SW_test HW_test QA_test Final0   PC      Pass    Pass    Pass    Pass1   Laptop  Fail    Fail    Pass    Fail2   Mouse   Pass    Pass    Fail    Fail我怎樣才能df['Final']在熊貓中創(chuàng)造?
查看完整描述

4 回答

?
寶慕林4294392

TA貢獻(xiàn)2021條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

eq搭配使用all:


df['Final'] = df.iloc[:,1:].eq('Pass').all(1)

#If case sensitive you can use

df['Final'] = df.iloc[:,1:].isin(['Pass','pass']).all(1)

#or

df['Final'] = df.iloc[:,1:].apply(lambda x: x.str.lower().eq('pass')).all(1)

#or

df['Final'] = df.iloc[:,1:].applymap(str.lower).eq('pass').all(1)

此外,您可以使用 map 而不是再次映射 True/False np.where:


df['Final'] = np.where(df['Final'], 'Pass', 'Fail')


查看完整回答
反對 回復(fù) 2023-04-25
?
慕少森

TA貢獻(xiàn)2019條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

cols = ['SW_test', 'HW_test', 'QA_test']

df['Final'] = df[cols].eq('Pass').all(1)

    Item    SW_test HW_test QA_test Final

0   PC      Pass    Pass    Pass    Pass

1   Laptop  Fail    Fail    Pass    Fail

2   Mouse   Pass    Pass    Fail    Fail


查看完整回答
反對 回復(fù) 2023-04-25
?
楊__羊羊

TA貢獻(xiàn)1943條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

您可以應(yīng)用 lambda 函數(shù)來檢查條件成立的位置,然后可以用您想要的任何值替換 true/false 值。例如:


#create a dataframe

df = pd.DataFrame({'a':['Pass','Pass'], 'b':['Pass','Fail']})



    a       b

0   Pass    Pass

1   Pass    Fail


在條件成立的地方創(chuàng)建一個(gè)新列


df['c'] = df.apply(lambda row: row.a=='Pass' and  row.b=='Pass', axis=1)



    a       b       c

0   Pass    Pass    True

1   Pass    Fail    False


將 true/false 值替換為您要顯示的內(nèi)容


df['c'] = df['c'].map({ True: 'Pass', False: 'Fail'})



    a       b       c

0   Pass    Pass    Pass

1   Pass    Fail    Fail


查看完整回答
反對 回復(fù) 2023-04-25
?
蠱毒傳說

TA貢獻(xiàn)1895條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

# set column to "Pass" initially

df["Final"] = "Pass"


# set "Fail" rows

df.loc[(

    (df.loc[:, ["SW_test", "HW_test", "QA_test"]] == "Fail") | 

    (df.loc[:, ["SW_test", "HW_test", "QA_test"]] == "fail")

  ).any(axis = 1), "Final"] = "Fail"


查看完整回答
反對 回復(fù) 2023-04-25
  • 4 回答
  • 0 關(guān)注
  • 145 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報(bào)

0/150
提交
取消
微信客服

購課補(bǔ)貼
聯(lián)系客服咨詢優(yōu)惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網(wǎng)APP
您的移動(dòng)學(xué)習(xí)伙伴

公眾號(hào)

掃描二維碼
關(guān)注慕課網(wǎng)微信公眾號(hào)