时间戳

首页 > 解决方案 > 布尔掩码 Groupby Any 和 Create Indicator

python - 布尔掩码 Groupby Any 和 Create Indicator

问题描述

我有以下格式的熊猫数据框：

id,criteria_1,criteria_2,criteria_3,criteria_4,criteria_5,criteria_6
1,0,0,95,179,1,1
1,0,0,97,185,NaN,1
1,1,2,92,120,1,1
2,0,0,27,0,1,NaN
2,1,2,90,179,1,1
2,2,5,111,200,1,1
3,1,2,91,175,1,1
3,0,8,90,27,NaN,NaN
3,0,0,22,0,NaN,NaN

我有来自Python PANDAS 的以下程序： GroupBy First Transform Create Indicator：

mask = (((df['criteria_1'] >=1.0) | (df['criteria_2'] >=2.0)) &
         (df['criteria_3'] >=90.0) &
         (df['criteria_4'] <=180.0) &
         ((df['criteria_5'].notnull()) & (df['criteria_6'].notnull())))

# reset_index() defaults to drop=False. It inserts the old index into the DF 
# as a new column named 'index'.
idx = df.reset_index()[mask].groupby('id').first().reset_index(drop=True)['index']

df['flag'] = df.index.isin(idx).astype(int)

但是，现在我想选择组满足条件的任何行，而不仅仅是第一行。它似乎不像用 .any() 或 .all() 代替 .first() 那样简单。任何故障排除提示将不胜感激！

标签： pythonpandaspandas-groupby

解决方案

您可以mask直接使用提取所有符合您条件的行：

df['flag'] = mask.astype(int)

请记住，这mask只是一个系列，它为每一行返回一个布尔值，具体取决于是否满足所有条件。

推荐阅读