在 pandas 数据框中的多个观察特征中使用 lambda 替换大于限制的值

Question

类似于this question，我有一个功能“preWeight”，它对每个 MotherID 都有多个观察值，我想将它转换为数据帧到一个新的数据帧，其中

• 如果 preWeight>=4000 对于特定的 MotherID，无论剩余的观察结果如何，我都会将 preWeight 的值分配为“是”
• 否则，如果特定 MotherID 的 preWeight

所以我想转换这个数据框：

    ChildID   MotherID   preWeight
0     20      455        3500
1     20      455        4040
2     13      102        2500
3     13      102        NaN
4     702     946        5000
5     82      571        2000
6     82      571        3500
7     82      571        3800

进入这个：

    ChildID   MotherID   preWeight
0   20        455        Yes
1   13        102        No
2   702       946        Yes
3   82        571        No

我试过这个：

df.groupby('MotherID')['preWeight'].apply(
    lambda x: 'Yes' if x>4000 in x.values else 'No').reset_index()

我收到以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

提前致谢。

Answer 1

用pandas.DataFrame.any试试这个：

df.groupby(['ChildID','MotherID']).agg(lambda x: 'Yes' if (x>4000).any() else 'No').reset_index()

输出：

   ChildID  MotherID preWeight
0       13       102        No
1       20       455       Yes
2       82       571        No
3      702       946       Yes