


Wie erstelle ich in Pandas eine neue Rassenbeschriftungsspalte basierend auf mehreren vorhandenen Spalten?
Erstellen Sie eine neue Spalte basierend auf Werten aus mehreren Spalten in Pandas
So erstellen Sie eine neue Spalte in einem Pandas-Datenrahmen basierend auf Werten aus mehreren Für andere Spalten können wir die Funktion apply() nutzen. Mit dieser Funktion können wir eine benutzerdefinierte Funktion auf jede Zeile des Datenrahmens anwenden.
In diesem Fall möchten wir eine neue Spalte mit Rassenbezeichnungen basierend auf den folgenden Kriterien erstellen:
Rasse-Label-Kriterien:
- Wenn die Spalte ERI_Hispanic 1 ist, ist das Label „Hispanisch.“
- Andernfalls, wenn die Summe der verbleibenden ERI-Spalten größer als 1 ist, lautet die Beschriftung „Zwei oder mehr.“
- Andernfalls, wenn die Spalte ERI_AmerInd_AKNatv 1 ist, lautet die Beschriftung „A/I AK Native.“
- Andernfalls, wenn die Spalte ERI_Asian 1 ist, lautet die Bezeichnung „Asiatisch.“
- Andernfalls, wenn die Spalte ERI_Black_Afr.Amer 1 ist, lautet die Beschriftung „Black/AA.“
- Andernfalls, wenn die Spalte ERI_HI_PacIsl 1 ist, lautet die Beschriftung „Haw/Pac Isl."
- Andernfalls, wenn die Spalte ERI_White 1 ist, lautet die Bezeichnung „Weiß.“
Benutzerdefinierte Funktion für die Rennbeschriftung:
Um die benutzerdefinierte Funktion für die Rennbeschriftung zu definieren, können wir den folgenden Code verwenden:
def label_race(row): if row['ERI_Hispanic'] == 1: return 'Hispanic' if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] + row['ERI_Asian'] + row['ERI_Black_Afr.Amer'] + row['ERI_HI_PacIsl'] + row['ERI_White'] > 1: return 'Two Or More' if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] == 1: return 'A/I AK Native' if row['ERI_Asian'] == 1: return 'Asian' if row['ERI_Black_Afr.Amer'] == 1: return 'Black/AA' if row['ERI_HI_PacIsl'] == 1: return 'Haw/Pac Isl.' if row['ERI_White'] == 1: return 'White' return 'Other'
Anwenden der benutzerdefinierten Funktion mit apply():
So wenden Sie die Funktion label_race an Auf jede Zeile des Datenrahmens können wir die Funktion apply() mit dem Argument axis=1 verwenden, das angibt, dass die Funktion auf jede Zeile angewendet werden soll:
df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)
Dadurch wird eine neue Spalte mit dem Namen erstellt Race_label im Datenrahmen mit den entsprechenden Rennbezeichnungen.
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
