Как я могу создать вектор в фрейме данных pandas из других атрибутов фрейма данных?

У меня есть такой фрейм данных pandas, и я хочу сгенерировать другой атрибут, содержащий элементы строки в элементе векторного типа. Например:

+--------+--------+
|  Atr1  |  Atr2  |
+--------+--------+
|  1     |  A     |
+--------+--------+
|  2     |  B     |
+--------+--------+
|  4     |  C     |
+--------+--------+

Как я могу получить это:

+--------+--------+----------+
|  Atr1  |  Atr2  | features |
+--------+--------+----------+
|  1     |  A     | [1, A]   |
+--------+--------+----------+
|  2     |  B     | [2, B]   |
+--------+--------+----------+
|  4     |  C     | [4, C]   |
+--------+--------+----------+

Вы получили столько голосов против, потому что не пробовали. попробуйте решить проблему самостоятельно, если где-то застряли, задайте вопрос.

— 09.10.2018 12:55

Могу ли я выбрать атрибуты, с которыми я хочу создать список? Например, если у меня есть atr1, atr2 и atr3, создать список с atr1 и atr2?

— 09.10.2018 12:55

python pandas dataframe vector attributes

09.10.2018 12:51

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Думаю вам нужно:

df['features'] = df.values.tolist()

print(df)
   Atr1 Atr2 features
0     1    A   [1, A]
1     2    B   [2, B]
2     4    C   [4, C]

Если у вас несколько столбцов и вы хотите выбрать определенные столбцы, тогда:

df = pd.DataFrame({"Atr1":[1,2,4],"Atr2":['A','B','C'],"Atr3":['x','y','z']})
print(df)
   Atr1 Atr2 Atr3
0     1    A    x
1     2    B    y
2     4    C    z

#Selecting Atr2 and Atr3 columns
df['features'] = df[['Atr2','Atr3']].values.tolist()
print(df)

   Atr1 Atr2 Atr3 features
0     1    A    x   [A, x]
1     2    B    y   [B, y]
2     4    C    z   [C, z]

— 09.10.2018 12:56

09.10.2018 12:55