[英]How two panda data frames with same column values can be merged to form the third data frame that shows the difference of the values
[英]how to swap two columns and flip a third in panda data frame?
我正在進行一個實驗(使用 python 2.7,panda 0.23.4),其中我有三個級別的刺激 {a,b,c} 並向參與者展示所有不同的組合,他們必須選擇哪個更粗糙? (例如:刺激 1 = a ,刺激 2=b,參與者選擇 1 表示刺激 1 更粗糙)
實驗后,我有一個包含三列的數據框,如下所示:
import pandas as pd
d = {'Stim1': ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'c'],
'Stim2': ['b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b'],
'Answer': [1, 2, 2, 1, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(d)
Stim1 Stim2 Answer
0 a b 1
1 b a 2
2 a c 2
3 c a 1
4 b c 2
5 c b 1
對於我的分析,刺激先出現的順序並不重要。 Stim1= a, Stim2= b 與 Stim1= b, Stim2= a 相同。 我想弄清楚如何交換 Stim1 和 Stim2 並將它們的答案翻轉為這樣:
Stim1 Stim2 Answer
0 a b 1
1 a b 1
2 a c 2
3 a c 2
4 b c 2
5 b c 2
我讀到np.where
可以使用,但它一次只做一件事,我想做兩件事(交換和翻轉)。
有沒有辦法使用另一個函數同時進行交換和翻轉?
你能試試這對你有用嗎?
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(d)
# keep a copy of the original Stim1 column
s = df['Stim1'].copy()
# sort the values
df[['Stim1', 'Stim2']] = np.sort(df[['Stim1', 'Stim2']].values)
# exchange the Answer if the order has changed
df['Answer'] = df['Answer'].where(df['Stim1'] == s, df['Answer'].replace({1:2,2:1}))
輸出:
Stim1 Stim2 Answer
0 a b 1
1 a b 1
2 a c 2
3 a c 2
4 b c 2
5 b c 2
您可以首先構建一個布爾系列,指示應交換或不交換哪些行:
>>> swap = df['Stim1'] > df['Stim2']
>>> swap
0 False
1 True
2 False
3 True
4 False
5 True
dtype: bool
然后構建完全交換的數據幀,如下所示:
>>> swapped_df = pd.concat([
... df['Stim1'].rename('Stim2'),
... df['Stim2'].rename('Stim1'),
... 3 - df['Answer'],
... ], axis='columns')
>>> swapped_df
Stim2 Stim1 Answer
0 a b 2
1 b a 1
2 a c 1
3 c a 2
4 b c 1
5 c b 2
最后,使用.mask()
選擇初始行或交換行:
>>> df.mask(swap, swapped_df)
Stim1 Stim2 Answer
0 a b 1
1 a b 1
2 a c 2
3 a c 2
4 b c 2
5 b c 2
NB .mask
是大致相同的.where
,但它代替行,其中該系列產品是True
的而不是保留了那些行True
。 這是完全一樣的:
>>> swapped_df.where(swap, df)
Stim2 Stim1 Answer
0 b a 1
1 b a 1
2 c a 2
3 c a 2
4 c b 2
5 c b 2
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