[英]How to return a value based on column value and Timestamp using user-defined function in pandas
我有两个dataframe,我已经加入了。 在加入的 Dataframe 上,我正在编写一个用户定义的 function,其中基于时间戳和列的值计数,我需要根据下面提到的条件返回值,创建一个名为“Day_Sentiment”的新列。 但是我遇到了以下错误。 请让我知道如何 go 关于它
输入:
Date Content Cleaned-content Sentiment
11/12/2020 abb bbc abb Bad
12/10/2020 xyz xxy Good
11/24/2020 tyu yuu Neutral
12/16/2020 iop yui Bad
Output:
Date Content Cleaned-content Sentiment Day_Sentiment
11/12/2020 abb bbc abb Bad Bad
12/10/2020 xyz xxy Good Bad
11/24/2020 tyu yuu Neutral Bad
12/16/2020 iop yui Bad Bad
到目前为止,我在下面尝试过:
df = input_data.join(results)
def compare_def(df):
no.bad_senti= df.loc[df['Sentiment'] == 'Bad']
no.neut_senti = df.loc[df['Sentiment'] == 'Neutral']
no.good_senti= df.loc[df['Sentiment'] == 'Good']
if ((no.bad_senti> no.good_senti) & (no.bad_senti> no.neut_senti)):
output = 'Bad'
elif ((no.good_senti> no.bad_senti) & (no.good_senti> no.neut_senti)):
output= 'Good'
elif ((no.neut_senti> no.bad_senti) & (no.neut_senti> no.good_senti)):
output= 'Neutral'
elif no.good_senti== no.bad_senti:
output= 'Neutral'
elif no.bad_senti== no.neut_senti:
output= 'bad'
elif no.good_senti== no.neut_senti:
output= 'good'
else:
output= 'Neutral'
return output
df['Day_Sentiment'] = output
备用:
output = compare_def(df)
df['Day_Sentiment'] = output
错误:
ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects
示例 1:预测情绪 情绪 2 坏 1 好 1 中性
然后在 function 2 > 1 和 2 > 1 返回 Bad
示例 2:情绪:2 坏 5 好 5 中性
Function:
2 > 5 false 5 > 2 and 5 > 5 false 5 > 2 and 5 > 5 false 5==2 false 2==5 false 5==5 True 返回 good
您的代码有几个问题。 首先,变量 bad、good 和 neut 是包含字符串变量的不同长度的熊猫系列。 然后您尝试评估执行几个条件测试,例如if ((bad> good) & (bad> neut)
会生成您的 ValueError。我不太确定您尝试实现的逻辑是什么,但以下模板可能会有所帮助:
def compare_data(row):
value = 'Good'
# The logic here escapes me
# Evaluate the row contents of row[Sentiment] and modify value
return value
df["Day Sentiment"]= df.apply(lambda row: compare_data(row), axis= 1)
产量:
Date Content Cleaned-content Sentiment Day Sentiment
0 11/12/2020 abb bbc abb Bad Good
1 12/10/2020 xyz xxy Good Good
2 11/24/2020 tyu yuu Neutral Good
3 12/16/2020 iop yui Bad Good
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