팬더는 고유 한 값을 열에 적용합니다.

Question

팬더 문제에 갇혀 있었지만 그걸 알아낼 수 없습니다. 나는의 모든 후속 행에 대해 다음 new_column = no을 다음 의사 심판에서 각각의 고유 값에 대한

으로이 dataframe에 새 열을 추가 result = fail 경우 할

ref, value, rule, result, new_column 
a100, 25, high, fail, nan 
a100, 25, high, pass, nan 
a100, 25, medium, fail, nan 
a100, 25, medium, pass, nan 
a101, 15, high, fail, nan 
a101, 15, high, pass, nan 
a102, 20, high, pass, nan 

: 나는이 같은 dataframe이 같은 "ref"값.

새 데이터 프레임의 모습입니다.

ref, value, rule, result, new_column 
a100, 25, high, fail, no 
a100, 25, high, pass, yes 

이것은 df.loc 기능을 통해 이루어진다 : 내가 관리했습니다 무엇

ref, value, rule, result, new_column 
a100, 25, high, fail, no 
a100, 25, high, pass, no 
a100, 25, medium, fail, no 
a100, 25, medium, pass, no 
a101, 15, high, fail, no 
a101, 15, high, pass, no 
a102, 20, high, pass, yes 

는 다음과 같습니다. 하지만 각 행이 아닌 고유 한 값에 적용하는 함수가 필요합니다.

Answer 1

난 당신이 transform를 사용할 수 있다고 생각 :

print (df) 
    ref value rule result new_column 
0 a100  25 high pass   NaN 
1 a100  25 high fail   NaN 
2 a100  25 medium fail   NaN 
3 a100  25 medium pass   NaN 
4 a101  15 high fail   NaN 
5 a101  15 high pass   NaN 
6 a102  20 high pass   NaN 

df['new_column']=df.groupby('ref')['result'] 
        .transform(lambda x: 'no' if ((x=='fail').any()) else 'yes') 
print (df) 
    ref value rule result new_column 
0 a100  25 high pass   no 
1 a100  25 high fail   no 
2 a100  25 medium fail   no 
3 a100  25 medium pass   no 
4 a101  15 high fail   no 
5 a101  15 high pass   no 
6 a102  20 high pass  yes 

가 replace 또 다른 솔루션을 당신에게 Jon Clements 감사합니다

df['new_column'] = df.groupby('ref')['result'] 
        .transform(lambda L: (L == 'fail').any()) 
        .replace({True: 'no', False: 'yes'}) 

print (df) 
    ref value rule result new_column 
0 a100  25 high pass   no 
1 a100  25 high fail   no 
2 a100  25 medium fail   no 
3 a100  25 medium pass   no 
4 a101  15 high fail   no 
5 a101  15 high pass   no 
6 a102  20 high pass  yes