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如何識別每個 id 的不完整詳細信息?

如何識別每個 id 的不完整詳細信息?

SMILET 2023-09-12 16:38:26
我有以下數據框:emp_id  male    female   Month_Year423       0       0      March-2016423       0       0      April-2016 423       0       1      May-2016423       0       1      June-2016789       1       0      June-2017789       1       0      July-2017789       1       0      August-2017789       0       0      September-2017856       1       0      March-2018856       1       0      April-2018987       0       1      June-2019987       0       1      July-2019987       0       1      August-2019請注意列中的值male,female如下所示:1 - "Yes"0 - "No"我需要這樣的東西,預期數據框:請注意,該Var列中的值表示如下:1 - "the gender details are not missing"0 - "the gender details are missing"另請注意,一個 emp_id 可以是男性或女性,但不能同時是男性或女性。male如果在和列中觀察到female,對于emp_id 423,前兩行沒有性別詳細信息。所以我在 Var 列中將值指定為零。對于emp_id 789,最后一行缺少性別詳細信息。所以我在 Var 列中提到了零。對于emp_id 856 and 987,特定時期內的性別詳細信息不會丟失。所以我在 Var 列中給出了價值 1。我使用了下面的代碼:mask = (df.assign(zeros=df['male'].eq(0))          .groupby('emp_id')[['male', 'zeros']]          .transform('sum')          .all(axis=1))df1 = df[mask]print (df1)mask = (df.assign(zeros=df['female'].eq(0))          .groupby('emp_id')[['female', 'zeros']]          .transform('sum')          .all(axis=1))df2 = df[mask]print (df2)上述代碼的輸出:通過使用上面的代碼,我能夠捕獲 emp_id,該 ID 分別在男性和女性列中缺少詳細信息。有沒有其他方法可以一次比較兩列(男性和女性)并表示 Var 列中缺失的詳細信息。所以請讓我知道解決方案:提前致謝!
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1 回答

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有只小跳蛙

TA貢獻1824條經驗 獲得超8個贊

嘗試這個:


df['var']  =  (df.male + df.female).groupby(df.emp_id).transform('min')


In [39]: df

Out[39]:

    emp_id  male  female      Month_Year  var

0      423     0       0      March-2016    0

1      423     0       0      April-2016    0

2      423     0       1        May-2016    0

3      423     0       1       June-2016    0

4      789     1       0       June-2017    0

5      789     1       0       July-2017    0

6      789     1       0     August-2017    0

7      789     0       0  September-2017    0

8      856     1       0      March-2018    1

9      856     1       0      April-2018    1

10     987     0       1       June-2019    1

11     987     0       1       July-2019    1

12     987     0       1     August-2019    1


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反對 回復 2023-09-12
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