尝试通过使用 if 语句过滤另一列在 pandas dataframe 中创建一个新列

Question

试图在我的 pandas dataframe 上创建一个名为 loan_status_is_great 的列。 如果loan_status 是“当前”或“全额支付”，它应该包含integer 1。 否则它应该包含 integer 0。

我使用https://resources.lendingclub.com/LoanStats_2018Q4.csv.zip作为我的数据集。

我的问题代码是：

def loan_great():
   if (df['loan_status']).any == 'Current' or (df['loan_status']).any == 'Fully Paid':
     return 1
   else:
     return 0

df['loan_status_is_great']=df['loan_status'].apply(loan_great())

() 中的 TypeError Traceback (最近一次调用最后一次) ----> 1 df['loan_status_is_great']=df['loan_status'].apply(loan_great())

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds) 4043 else: 4044 values = self.astype(object)。 values -> 4045 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype) 4046 4047 if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):

pandas._libs.lib.map_infer() 中的 pandas/_libs/lib.pyx

类型错误：'int' object 不可调用

Answer 1

让我们尝试一种不同的方法，使用isin创建 boolean 系列并转换为 integer：

df['loan_status'].isin(['Current','Fully Paid']).astype(int)

Answer 2

我发现 numpy 其中 function 是这些简单列创建的不错选择，同时保持良好的速度。 像下面这样的东西应该可以工作：

import numpy as np
df['loan_status_is_great'] = np.where(df['loan_status']=='Current'|
                                      df['loan_status']=='Fully Paid',
                                      1,
                                      0)