熊猫中条件语句的计算[重复]

Question

在过去，我经常通过pandas数据帧计算条件语句，该数据帧将Y/N返回到1/0，然后计算并获得分数。不过，我想学习一种高级方法，用列表中较大的数据集实现计算。

这是我的代码：

a=[234,45,57]
b=[26,51,59]
c=[87,23,56]


avrg_score = [['A',a[0]>0],
               ['B',b[0]>0],
               ['C',b[0]>0],
              ['C',a[0]*b[0]>c[0]],]


avrg_score = pd.DataFrame(avrg_score, columns=['Figure','Pass'],dtype=float).round(3)                                            
x=avrg_score.Figure.count()
y=avrg_score.Pass.sum()
avrg_score_result=(x/y)*100

输出：

100

但是这是针对3个列表（a， b， c）的index[0]，但是我需要手动执行列表的其余索引。

如何为给定列表的所有索引自动执行？

当我在完整列表中使用这种格式时：

avrg_score = [['A',a>0],
               ['B',b>0],
               ['C',b>0],
              ['C',a*b>c]]

我得到这样的错误：

'>' not supported between instances of 'list' and 'int'

会感激任何帮助。

Answer 1

这是你期待的吗？我假设列表ID A、B、C将是“Pass_1”、“Pass_2”和“Pass_3”这3个列表项的数据帧索引和列

import pandas as pd
import inspect

a=[234,45,57]
b=[26,51,59]
c=[87,23,56]

def getname(var):
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()
    return (str([k for k, v in callers_local_vars if v is var][0]))

lists = [a, b, c]
fig_list = ['A', 'B', 'C']
cols = ['Pass_1','Pass_2','Pass_3']
df_result = pd.DataFrame(columns=cols, dtype=float)
for item in lists:
    df_result.loc[getname(item)] = [i>0 for i in item]
print(df_result)

输出：

   Pass_1  Pass_2  Pass_3
a     1.0     1.0     1.0
b     1.0     1.0     1.0
c     1.0     1.0     1.0

但是请记住，print_this函数getname（）检查局部变量，在处理大型列表时可能会花费高昂的成本。相反，我将列表名/数据帧索引名作为字符串列表，并在循环中使用它。