根据其他变量的值生成新变量

Question

我有以下数据集

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"ID": [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
 "TP1": [1,2,3,4,5,9,8,7,6,5],
 "TP2": [11,22,32,43,53,94,85,76,66,58],
 "TP10": [114,222,324,443,535,94,385,76,266,548],
 "count": [1,2,3,4,10,1,2,3,4,10]})
print (df)

我想要一个基于 ID、TP 和计数变量的 df 中的“最终”变量。

最终结果将如下所示。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"ID": [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2], "TP1": [1,2,3,4,5,9,8,7,6,5],
                   "TP2": [11,22,32,43,53,94,85,76,66,58], "TP10": [114,222,324,443,535,94,385,76,266,548],
                   "count": [1,2,3,4,10,1,2,3,4,10],
                   "final" : [71,1836,np.nan,np.nan,1993,291,1832,np.nan,np.nan,1810]})
print (df)

因此，例如， if 的循环将执行以下操作

1. 它将查看 ID
2. 然后对于第一个 ID，它应该查看 count 的值，如果 count 的值为 1
3. 然后如果应该查看变量 TP1 并且它的第一个值应该放在“final”变量中。

然后查看 ID 1 的计数 2，TP2 的值应该出现在“final”变量中，依此类推。

我希望我的问题很清楚。 我正在寻找一个循环，因为原始数据集中有 1000 个 TP 变量。

我试图制作类似以下的代码，但它完全是垃圾。

for col in df.columns:
    if col.startswith('TP') and count == int(col[2:])
        df["Final"] = count

谢谢

Answer 1

如果我的理解是正确的，如果count=1则选择TP1 ，如果count=2则选择TP2等等。

这可以通过numpy.select()来完成。 请注意，我if f"TP{x}" in df.columns因为并非所有列TP1, TP2, TP3, ... TP10在 dataframe 中都可用。 如果所有这些都在您的实际 dataframe 中可用，则不需要此if语句。

import numpy as np

conds = [df["count"] == x for x in range(1,11) if f"TP{x}" in df.columns]
output = [df[f"TP{x}"] for x in range(1,11) if f"TP{x}" in df.columns]
df["final"] = np.select(conds, output, np.nan)

print(df)

Output：

   ID  TP1  TP2  TP10  count  final
0   1    1   11   114      1    1.0
1   1    2   22   222      2   22.0
2   1    3   32   324      3    NaN
3   1    4   43   443      4    NaN
4   1    5   53   535     10  535.0
5   2    9   94    94      1    9.0
6   2    8   85   385      2   85.0
7   2    7   76    76      3    NaN
8   2    6   66   266      4    NaN
9   2    5   58   548     10  548.0