我想检查在任何dataframe
行上,给定数量的列是否有一组值(不同的列有不同的值集),并相应地分配一个boolean
-我想我可能需要一个apply()
和any()
的组合,但不能完全准确地命中它:
因此,对于数据帧:
bank_dict = {'Name' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Type' : ['Retail', 'Corporate', 'Corporate', 'Wholesale', 'Retail'],
'Overdraft': ['Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N'],
'Forex': ['USD', 'GBP', 'EUR', 'JPY', 'GBP']}
真相清单:
truth_list = [bank_df['Type'].isin(['Retail']), bank_df['Overdraft'].isin(['Yes']), bank_df['Forex'].isin(['USD', 'GBP'])]
结果df应如下所示:
Name Type Overdraft Forex TruthCol
0 A Retail Y USD 1
1 B Corporate Y GBP 1
2 C Corporate Y EUR 1
3 D Wholesale N JPY 0
4 E Retail N GBP 1
谢谢你
我认为需要^{} :
另一种方法是将条件放入numpy.where:
输出:
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