Python-pandas根据其他列的值创建新列/逐行应用多列的功能

Question

我想申请我的自定义函数（它使用的if-else梯）这六个列（ERI_Hispanic，ERI_AmerInd_AKNatv，ERI_Asian，ERI_Black_Afr.Amer，ERI_HI_PacIsl，ERI_White我的数据帧的每一行中）。

我尝试了与其他问题不同的方法，但似乎仍然找不到适合我问题的正确答案。关键在于，如果该人被视为西班牙裔，就不能被视为其他任何人。即使他们在另一个种族栏中的得分为“ 1”，他们仍然被视为西班牙裔，而不是两个或两个以上的种族。同样，如果所有ERI列的总和大于1，则将它们计为两个或多个种族，并且不能计为唯一的种族（西班牙裔除外）。希望这是有道理的。任何帮助将不胜感激。

几乎就像在每一行中进行for循环一样，如果每条记录都符合条件，则将它们添加到一个列表中并从原始列表中删除。

从下面的数据框中，我需要根据以下SQL规范来计算新列：

===================================================== =======

IF [ERI_Hispanic] = 1 THEN RETURN “Hispanic”
ELSE IF SUM([ERI_AmerInd_AKNatv] + [ERI_Asian] + [ERI_Black_Afr.Amer] + [ERI_HI_PacIsl] + [ERI_White]) > 1 THEN RETURN “Two or More”
ELSE IF [ERI_AmerInd_AKNatv] = 1 THEN RETURN “A/I AK Native”
ELSE IF [ERI_Asian] = 1 THEN RETURN “Asian”
ELSE IF [ERI_Black_Afr.Amer] = 1 THEN RETURN “Black/AA”
ELSE IF [ERI_HI_PacIsl] = 1 THEN RETURN “Haw/Pac Isl.”
ELSE IF [ERI_White] = 1 THEN RETURN “White”

评论：如果西班牙裔ERI标志为True（1），则该雇员被分类为“西班牙裔”

注释：如果超过1个非西班牙ERI标志为真，则返回“两个或更多”

======================数据帧===========================

     lname          fname       rno_cd  eri_afr_amer    eri_asian   eri_hawaiian    eri_hispanic    eri_nat_amer    eri_white   rno_defined
0    MOST           JEFF        E       0               0           0               0               0               1           White
1    CRUISE         TOM         E       0               0           0               1               0               0           White
2    DEPP           JOHNNY              0               0           0               0               0               1           Unknown
3    DICAP          LEO                 0               0           0               0               0               1           Unknown
4    BRANDO         MARLON      E       0               0           0               0               0               0           White
5    HANKS          TOM         0                       0           0               0               0               1           Unknown
6    DENIRO         ROBERT      E       0               1           0               0               0               1           White
7    PACINO         AL          E       0               0           0               0               0               1           White
8    WILLIAMS       ROBIN       E       0               0           1               0               0               0           White
9    EASTWOOD       CLINT       E       0           

Answer 1

好的，执行此步骤有两个步骤-首先是编写一个可以执行所需翻译的函数-我已根据你的伪代码将一个示例放在一起：

def label_race (row):
   if row['eri_hispanic'] == 1 :
      return 'Hispanic'
   if row['eri_afr_amer'] + row['eri_asian'] + row['eri_hawaiian'] + row['eri_nat_amer'] + row['eri_white'] > 1 :
      return 'Two Or More'
   if row['eri_nat_amer'] == 1 :
      return 'A/I AK Native'
   if row['eri_asian'] == 1:
      return 'Asian'
   if row['eri_afr_amer']  == 1:
      return 'Black/AA'
   if row['eri_hawaiian'] == 1:
      return 'Haw/Pac Isl.'
   if row['eri_white'] == 1:
      return 'White'
   return 'Other'

你可能想要解决这个问题，但这似乎可以解决问题-请注意，进入函数的参数被认为是一个标有“行”的Series对象。

接下来，在熊猫中使用apply函数来应用该函数-例如

df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

请注意axis = 1说明符，这意味着应用程序是在行而不是列级别完成的。结果在这里：

0           White
1        Hispanic
2           White
3           White
4           Other
5           White
6     Two Or More
7           White
8    Haw/Pac Isl.
9           White

如果你对这些结果感到满意，请再次运行它，将结果保存到原始数据框中的新列中。

df['race_label'] = df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

结果数据框如下所示（向右滚动以查看新列）：

      lname   fname rno_cd  eri_afr_amer  eri_asian  eri_hawaiian   eri_hispanic  eri_nat_amer  eri_white rno_defined    race_label
0      MOST    JEFF      E             0          0             0              0             0          1       White         White
1    CRUISE     TOM      E             0          0             0              1             0          0       White      Hispanic
2      DEPP  JOHNNY    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
3     DICAP     LEO    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
4    BRANDO  MARLON      E             0          0             0              0             0          0       White         Other
5     HANKS     TOM    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
6    DENIRO  ROBERT      E             0          1             0              0             0          1       White   Two Or More
7    PACINO      AL      E             0          0             0              0             0          1       White         White
8  WILLIAMS   ROBIN      E             0          0             1              0             0          0       White  Haw/Pac Isl.
9  EASTWOOD   CLINT      E             0          0             0              0             0          1       White         White