根据多个条件从 Pandas DataFrame 中随机选择行

Question

我正在尝试使用 Python 将数据采样到 QA。 我的标准是审核 2 个人，然后根据风险级别随机抽取他们各自供应商的样本。 所以我需要一个基本上说的脚本：

如果或当 PM 所有者是 Alex，则随机选择 1 个（只要 1 个存在）严重风险、高风险、中等风险和低风险。

WHILE df['PM Owner'] == 'Alex':
    IF df['Risk Tier'] == 'Critical':
        df['Risk Tier'].sample()

我收到此错误：

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

然后我需要为另一个人重复这个循环。

我尝试过if和while循环，但没有成功。

我的专栏是'PM Owner'和'Risk Tier' 。

Answer 1

我不确定我的问题是否正确，但至少这个答案会帮助其他人给你一个答案如果这不是你想要的，请给我一个机会

import pandas as pd
#your dataframe  
maindf = {'PM Owner': ['A', 'B','C','A','E','F'], 'Risk Tier': [1,3,1,1,1,2],'sam' :['A0','B0','C0','D0','E0','F0']}
Maindf = pd.DataFrame(data=maindf)
 

#what you are looking for
filterdf = {'PM Owner': ['A'  ], 'Risk Tier': [ 1 ]}
Filterdf = pd.DataFrame(data=filterdf)

 
#Filtering
NewMaindf= (Maindf[Maindf[['PM Owner','Risk Tier']].astype(str).sum(axis = 1).isin(
                Filterdf[['PM Owner','Risk Tier']].astype(str).sum(axis = 1))])
#Just one sample
print( (NewMaindf).sample())
#whole dataset after filtering
print( (NewMaindf) )

结果 ：

 PM Owner  Risk Tier sam
3        A          1  D0
  PM Owner  Risk Tier sam
0        A          1  A0
3        A          1  D0

Answer 2

您指定的条件可以匹配多行，这就是为什么您收到错误并建议您使用将结果减少为单个值的函数之一。 然而，目前形式的条件实际上可以用作掩码，因此可以简单地通过缩小范围来绘制符合标准的样本，即：

df.loc[(df['PM Owner'] == 'Alex') & (df['Risk Tier'] == 'Critical'), 'Risk Tier'].sample()

如果您需要遍历每个 PM Owner，您可以这样做：

for pm_owner in df['PM Owner']:
    sample = df.loc[(df['PM Owner'] == pm_owner) & (df['Risk Tier'] == 'Critical'), 'Risk Tier'].sample()