Verschieben von Werten eines Datenrahmens in eine Liste basierend auf einer Bedingung

Question

Ich versuche, die Daten von einer einzelnen Spalte in einem Datenframe in eine Liste zu verschieben. So

Account Name Renewal % Change 
Client 1  0% 
Client 2  0% 
Client 3  2% 
Client 4  0% 
Client 5  1% 
Client 6  1% 

Wenn ein Client 0% hat es in die Liste Cost0 hinzugefügt bekommen und es hat 1% es cost1 hinzukommen sollte.

Ich versuchte mit einer pd.series.tolist(), aber es gab mir einen Fehler.

if brl['Renewal % Change'] == '0%': 
    a = pd.Series(brl['Account Name']) 
    a.tolist() 

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

Bitte geben

Answer 1

Versuchen Sie, diese

Cost0 = brl[blr['Renewal % Change']=='0%']['Account Name'].tolist() 
Cost1 = brl[blr['Renewal % Change']=='1%']['Account Name'].tolist() 

Answer 2

Sie etwas geändert boolean indexing mit der Auswahl Spalte von loc verwenden können:

mask = brl['Renewal % Change'] == '0%' 
print (mask) 
0  True 
1  True 
2 False 
3  True 
4 False 
5 False 
Name: Renewal % Change, dtype: bool 

print (brl.loc[mask, 'Account Name'].tolist()) 
['Client 1', 'Client 2', 'Client 4'] 

Alle zusammen:

Cost0 = brl.loc[brl['Renewal % Change'] == '0%', 'Account Name'].tolist() 
print (Cost0) 
['Client 1', 'Client 2', 'Client 4'] 

Cost1 = brl.loc[brl['Renewal % Change'] == '1%', 'Account Name'].tolist() 
print (Cost1) 
['Client 5', 'Client 6'] 

---

Sie erhalten Fehler, weil Vergleich Rückkehr boolean Series - Array, nicht skalaren Wert, siehe docs:

print (brl['Renewal % Change'] == '0%') 
0  True 
1  True 
2 False 
3  True 
4 False 
5 False 
Name: Renewal % Change, dtype: bool 

Vergleich Lösungen - mit loc schneller ist:

In [137]: %timeit brl.loc[brl['Renewal % Change'] == '0%', 'Account Name'].tolist() 
1000 loops, best of 3: 536 µs per loop 

In [138]: %timeit brl[brl['Renewal % Change']=='0%']['Account Name'].tolist() 
1000 loops, best of 3: 657 µs per loop