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根據提供NaN值的數據框中的現有列添加新列

[英]Adding the new column based on existing column in dataframe giving NaN values

我想基於數據框的現有列添加列。 框架包含5列。 我需要用數值替換類別列。 基於此,我需要添加'Class'列並根據上述條件分配值0或1。

Desired result:
        File         Task  Category  Class
0    g0pA_taska.txt    a      0       0
1    g0pA_taskb.txt    b      3       1
2    g0pA_taskc.txt    c      2       1
3    g0pA_taskd.txt    d      1       1
4    g0pA_taske.txt    e      0       0
...
...
99   orig_taske.txt    e     -1      -1
 plagiarism_df.replace({'Category' : {'non':0,'heavy':1,'light':2,'cut':3,'orig':-1}})
    plagiarism_df.loc[plagiarism_df['Category']==0, 'Class'] = 0
    plagiarism_df.loc[plagiarism_df['Category']==1, 'Class'] = 1
    plagiarism_df.loc[plagiarism_df['Category']==2, 'Class'] = 1
    plagiarism_df.loc[plagiarism_df['Category']==3, 'Class'] = 1
    plagiarism_df.loc[plagiarism_df['Category']==-1,'Class'] = 1 

您沒有修改DataFrame, replace返回一個新的DataFrame,您必須為其分配: plagiarism_df = plagiarism_df.replace({'Category': { 'non': 0, 'heavy': 1, 'light': 2, 'cut': 3, 'orig': -1 }})

或使用que param inplace inplace = True來修改DataFrame對象,如下所示:

plagiarism_df.replace({'Category':{ 'non': 0, 'heavy': 1, 'light': 2, 'cut': 3, 'orig': -1}}, inplace=True)

或者,您可以使用地圖函數,然后應用lambda以獲得所需的結果: plagiarism_df['Category'] = plagiarism_df['Category'].map({ 'non': 0, 'heavy': 1, 'light': 2, 'cut': 3, 'orig': -1})

plagiarism_df['Class'] = plagiarism_df['Category'].apply(lambda x: 1 if x in [1,2,3,-1] else 0)

暫無
暫無

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