从基于象限的数据框创建一个新的 numpy 数组

Question

我想循环通过 pandas 数据框列或 numpy 数组，以使用条件格式将新列或 numpy 数组添加到原始数据框，以辅助航向角的象限。 COG 列包含我想知道角度象限的船舶路线

类似这样的：

['cog']  ---   ['quad_cog']
53.250000  --- 1
111.450001 --- 2
231.675003 --- 3
336.000000 --- 4

条件格式：

  0 > cog >  90 --- 1 
 90 > cog > 180 --- 2
180 > cog > 270 --- 3
270 > cog > 360 --- 4

import numpy as np
import pandas as pd

url = 'https://github.com/LukeCaptainAI/norm_quad/blob/main/aisdecoded.csv?raw=true' # forked from github
df = pd.read_csv(url, index_col=0)
df.head()

# Numpy array of interst:
cog = np.array(df['cog'])

如何循环遍历数据框 df['cog'] 或 numpy 数组，根据它们各自的象限对角度进行编号？

Answer 1

使用 np.select()

np.select([(df.cog>0)&(df.cog<90),
          (df.cog>90)&(df.cog<180),
           (df.cog>180)&(df.cog<270),
          (df.cog>270)&(df.cog<360)],
         [1,2,3,4])