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python - python中系列的新列变量

问题描述

我正在尝试使用以下代码对 pd.Series 中的数据进行分类：

for index in range (len(B)):
    if B.loc[index, 'N1', 'N4']:
        B['Category'] = NN1
       
    elif B.loc[index, 'N2', 'N3','N5']:
        B['Category']== NN2

    else return(nan)

没有要遵循的模式，因为我已经对数据进行了预处理，发现 N1 和 N4 属于 NN1 类别。N2、N3 和 N5 也是如此，它们都属于 NN2 类别。

B 是我的数据系列。N1 N2 N3 N4 N5 是我的行索引。“类别”是我想在我的系列中添加的新列。

使用上面提到的代码，我的错误是：

TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'>

有谁能帮忙吗？

标签： pythonseries

解决方案

您的代码存在一些问题 - 首先，即使您有一个非数字索引，您也将索引作为整数来处理。其次，你打算作为你的第二个任务实际上是一个布尔表达式。return 语句仅在函数体中才有意义，但在列中没有得到显式赋值的Category行，无论如何都会被赋值nan。由于您需要多个列，因此请使用 DataFrame，而不是 Series。如果您S从其他地方收到一个系列，您可以通过例如从它创建一个 DataFrame

B = pd.DataFrame(S, index=S.index).

有了 B，你就可以做这样的事情

for index in B.index:
    if index in {'N1', 'N4'}:
        B.loc[index, 'Category'] = 'NN1'
    elif index in {'N2', 'N3', 'N5'}:
        B.loc[index, 'Category'] = 'NN2'

更确切地说

for index in ['N1', 'N4']:
    B.loc[index, 'Category'] = 'NN1'
for index in ['N2', 'N3', 'N5']:
    B.loc[index, 'Category'] = 'NN2'

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