使用聚合创建 Python pandas 条件列答案

【问题标题】：Python pandas conditional column creation with aggregates使用聚合创建 Python pandas 条件列
【发布时间】：2018-01-31 03:07:57
【问题描述】：

如果 P/E 位于我的数据框中所有 P/E 的下四分位数，我正在尝试创建一个返回 True 的列。以下是我到目前为止所做的。

首先我定义了一个函数：

def pe_cond(df):
    if df['P/E'] <= df['P/E'].quantile(0.1):
        return 1
    else:
        return 0

其次，我尝试将它应用到我的数据框

df['pe_cond'] = df.apply(pe_cond, axis=1)

但是我得到以下错误：

AttributeError: ("'float' object has no attribute 'quantile'", u'occurred at index 0')

任何帮助将不胜感激。

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我还不能在 repl 中做到这一点，但这可能对你有用

mask = df['P/E'] <= df['P/E'].quantile(0.1)
df.loc[mask, 'pe_cond'] = 1
df.loc[~mask, 'pe_cond'] = 0

这是使用.loc 来查找满足mask 变量中定义的逻辑的DataFrame 的子集。 ~（一元）运算符否定了这一点。所以本质上，如果条件为真，则给它一个 1。如果条件为假，给它一个 0。

-- 编辑-- 你应该完全使用@djk47463 评论。非常简洁。

df['pe_cond'] = (df['P/E'] <= df['P/E'].quantile(0.1)).astype(int)

【讨论】：