Определить код по количественным интервалам в pandas DataFrame

Учитывая следующий DataFrame в пандах:

среднее_время_1	среднее_время_2	среднее_время_3
1200	34	1
90	45	3600
0	4	1
0	4	50
80	4	60
82	40	65

Я хочу получить новый DataFrame из предыдущего, чтобы он присваивал следующий код каждой строке, если любой из трех столбцов visit_time превышает следующие значения:

КОД-1: Все значения меньше 5.
КОД-2: Некоторое значение находится в диапазоне от 5 до 100.
КОД-3: Все значения находятся в диапазоне от 5 до 100.
КОД-4: Некоторое значение больше 1000.

Применив функцию, мы получим следующий DataFrame.

среднее_время_1	среднее_время_2	среднее_время_3	коды
1200	34	1	4
90	45	3600	4
0	4	1	1
0	4	50	2
80	4	60	2
82	40	65	3

Спасибо за ваш ответ заранее.

что ты уже испробовал? Вы можете показать код, который вы написали, чтобы получить полезные предложения.

— 16.05.2022 18:50

python pandas dataframe

16.05.2022 18:29

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

Вы можете попробовать np.select, обратите внимание, что вы должны поставить условие более высокого приоритета впереди.

df['codes'] = np.select(
    [df.lt(5).all(1), df.gt(1000).any(1),
     df.apply(lambda col: col.between(5, 100)).all(1),
     df.apply(lambda col: col.between(5, 100)).any(1)],
    [1, 4, 3, 2],
    default=0
)

print(df)

   avg_time_1  avg_time_2  avg_time_3  codes
0        1200          34           1      4
1          90          45        3600      4
2           0           4           1      1
3           0           4          50      2
4          80           4          60      2
5          82          40          65      3

В вашем коде есть проблемы, если у меня есть дополнительные столбцы в DataFrame, как я могу исправить это, чтобы оно применялось только к столбцам avg_time?

— 17.05.2022 09:58

@Carola Измените df в коде на df.filter('avg_time').

— 17.05.2022 10:23

16.05.2022 18:49