在python中使用qcut循环两个数组

Question

我在数据框的列上运行了一个字符串操作，以在另一个数组中生成新的列名。到目前为止，一切都很好。

columns = dfnum.columns.values
print(columns)
qcolumns = [x + 'q' for x in columns]
print(qcolumns)

当我尝试在这两个数组上运行 for 循环以生成数据库中原始值的分位数切割时，我得到了这个：

for column in columns, qcolumn in qcolumns:
dfnumqcut = pd.qcut(dfnum[[column]],5)
dfnum[qcolumn] = dfnumqcut.codes

我在下面得到一堆错误。我想要去做的是获取 qcuts 并将它们加入数据框。我可以按照下面的方式逐列执行此操作，但应该有一些方法可以使用 for 循环来执行此操作：

dfnumqcut = pd.qcut(dfnum[['Market Cap']],5)
dfnum['Market Capq'] = dfnumqcut.codes

1 表示列中的列，qcolumn 中的 qcolumn：
----> 2 dfnumqcut = pd.qcut(dfnum[[column]],5)
3 dfnum[qcolumn] = dfnumqcut.codes

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

Answer 1

我认为您可以使用 enumerate 和 qcolumns 按位置选择值：

for i, column in enumerate(columns):
    dfnumqcut = pd.qcut(dfnum[[column]],5)
    dfnum[qcolumns[i]] = dfnumqcut.codes
print (dfnum)

不创建 qcolumns 的解决方案 - 在一个 loop 中创建新列名：

for i, column in enumerate(columns):
    dfnumqcut = pd.qcut(dfnum[[column]],5)
    dfnum[column + 'q'] = dfnumqcut.codes
print (dfnum)

更简单的解决方案 - if loop DataFrame if loop columns values：

for i, column in enumerate(dfnum):
    dfnum[column + 'q'] = pd.qcut(dfnum[[column]],5).codes
print (dfnum)

示例：

dfnum = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                    'B':[4,5,6],
                    'C':[7,8,9],
                    'D':[1,3,5],
                    'E':[5,3,6],
                    'F':[7,4,3]})

print (dfnum)
  A  B  C  D  E  F
0  1  4  7  1  5  7
1  2  5  8  3  3  4
2  3  6  9  5  6  3

for i, column in enumerate(dfnum):
    dfnum[column + 'q'] = pd.qcut(dfnum[[column]],5).codes
print (dfnum)
   A  B  C  D  E  F  Aq  Bq  Cq  Dq  Eq  Fq
0  1  4  7  1  5  7   0   0   0   0   2   4
1  2  5  8  3  3  4   2   2   2   2   0   2
2  3  6  9  5  6  3   4   4   4   4   4   0