[英]Generating a large number of columns based on the unique values in the dataframe
我們假設我有以下數據幀:
user_id | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | ... | a100
1 | 12 | 30 | 0 | 12 | 1 | ... | 21
2 | 2 | 13 | 18 | 13 | 13 | ... | 3
3 | 42 | 31 | 5 | 14 | 26 | ... | 41
4 | 1 | 9 | 10 | 15 | 20 | ... | 23
基於此數據框,我想為a1-a100列中的任何唯一值生成其他列。 我認為最好用一個例子來解釋這個。 根據上面的數據框,我將在原始數據框中附加以下列:
1AndAbove | 2AndAbove | ... | 42AndAbove
5 | 4 | ... | 0
6 | 6 | ... | 0
6 | 6 | ... | 2
6 | 5 | ... | 0
例如,42AndAbove列中的值顯示只有第三個用戶的值等於和大於42,並且它有兩次。
我可以使用以下代碼逐個執行此操作:
df['1AndAbove'] = (df > 1).astype(int).sum(axis=1)
但是,如果我需要生成100列,這非常麻煩。 我想知道是否有更通用和優雅的方式來做到這一點?
IIUIC,你可以先過濾a*
列,然后循環瀏覽1-2個值的范圍嗎?
In [382]: df_a = df.filter(like='a')
In [385]: for x in range(1, 43):
...: df['%sAndAbove' % x] = (df_a >= x).sum(axis=1)
...:
結果
In [386]: df
Out[386]:
user_id a1 a2 a3 a4 a5 a100 1AndAbove 2AndAbove 3AndAbove \
0 1 12 30 0 12 1 21 5 4 4
1 2 2 13 18 13 13 3 6 6 5
2 3 42 31 5 14 26 41 6 6 6
3 4 1 9 10 15 20 23 6 5 5
... 33AndAbove 34AndAbove 35AndAbove 36AndAbove 37AndAbove \
0 ... 0 0 0 0 0
1 ... 0 0 0 0 0
2 ... 2 2 2 2 2
3 ... 0 0 0 0 0
38AndAbove 39AndAbove 40AndAbove 41AndAbove 42AndAbove
0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0
2 2 2 2 2 1
3 0 0 0 0 0
[4 rows x 49 columns]
以下是執行此操作的矢量化方法:
pd.get_dummies(df.stack()).sum(level=0).iloc[:,::-1].cumsum(axis=1).iloc[:,::-1]
Out[83]:
0 1 2 3 5 9 10 12 13 14 15 18 20 21 23 26 30 \
user_id
1 6 5 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 1 1 1
2 6 6 6 5 4 4 4 4 4 1 1 1 0 0 0 0 0
3 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 3
4 6 6 5 5 5 5 4 3 3 3 3 2 2 1 1 0 0
31 41 42
user_id
1 0 0 0
2 0 0 0
3 3 2 1
4 0 0 0
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