mit kürzlich erstellten Attributen in Pandas Dataframe zum Erstellen neuer Attribute

Question

Ich bin auf der Suche nach dem Äquivalent von R Mutate, mit dem Sie definierte Variablen sofort nach dem Erstellen innerhalb der gleichen Mutate Anruf verweisen können.

new_df <- old_df %>% 
    mutate(new_col = ifelse(something, 0, 1), 
      newer_col = ifelse(new_col == 0, 'yay', 'nay')) 

Suchen Sie nach dem Äquivalent in Python Pandas.

Wenn ich den folgenden Datenrahmen erstelle, frage ich mich, ob es eine Möglichkeit gibt, .assign zu verwenden, um das Gleiche zu tun?

dic = {'names': ['jeff', 'alice', 'steph', 'john'], 
     'numbers':[4, 6, 5, 7]} 

df = pd.DataFrame(dic) 

df = df.assign(less_than_6 = np.where(df.numbers < 6, 100, 0), 
       pass_fail = np.where(df.less_than_6 == 100, 'pass', 'fail')) 

Die Alternative I denken kann ..

df['less_than_6'] = np.where(df.numbers < 6, 100, 0) 
df['pass_fail'] = np.where(df.less_than_6 == 100, 'pass', 'fail') 

aber mich gefragt, ob es eine Möglichkeit, es im selben Aufruf zu tun ist?

Answer 1

Mit dict in assign

df.assign(**{'less_than_6' :lambda x : np.where(x['numbers'] < 6, 100, 0)}).assign(**{'pass_fail':lambda x : np.where(x['less_than_6'] == 100, 'pass', 'fail')})                
Out[202]: 
    names numbers less_than_6 pass_fail 
0 jeff  4   100  pass 
1 alice  6   0  fail 
2 steph  5   100  pass 
3 john  7   0  fail