, классифицирующий серию на новый столбец в pandas

Question

Я хочу, чтобы мой текущий набор данных, заполненный ints, классифицировал их по определенным критериям. Таблица выглядит примерно так:

[in]> df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,2,0,0],'B': [1,0,2,0,0,0],'C': [0,0,1,0,1,0]}) 
[out]> 
    A B C 
0 0 1 0 
1 2 0 0 
2 3 2 1 
3 2 0 0 
4 0 0 1 
5 0 0 0 

Я хотел бы классифицировать их в отдельной колонке по строке. Будучи более знакомым с R, я попытался создать новый столбец с правилами в определении этого столбца. После этого я попытался с .ix и lambdas, которые привели к ошибкам типа (между целями &). У меня такое впечатление, что это довольно простой вопрос. Хотя нижеследующее совершенно неправильно, здесь есть логика от попытки 1:

df['D']=(
if ((df['A'] > 0) & (df['B'] == 0) & df['C']==0): 
    return "c1"; 
elif ((df['A'] == 0) & ((df['B'] > 0) | df['C'] >0)): 
    return "c2"; 
else: 
    return "c3";) 

для конечного результата:

A B C  D 
0 0 1 0 "c2" 
1 2 0 0 "c1" 
2 3 2 1 "c3" 
3 2 0 0 "c1" 
4 0 0 1 "c2" 
5 0 0 0 "c3" 

Если кто-то может помочь мне понять это было бы очень высокую оценку.

Answer 1

Я могу думать о двух путях. Во-первых, чтобы написать функцию-классификатор, а затем она .apply строчном:

>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,2,0,0],'B': [1,0,2,0,0,0],'C': [0,0,1,0,1,0]}) 
>>> 
>>> def classifier(row): 
...   if row["A"] > 0 and row["B"] == 0 and row["C"] == 0: 
...     return "c1" 
...   elif row["A"] == 0 and (row["B"] > 0 or row["C"] > 0): 
...     return "c2" 
...   else: 
...     return "c3" 
...  
>>> df["D"] = df.apply(classifier, axis=1) 
>>> df 
    A B C D 
0 0 1 0 c2 
1 2 0 0 c1 
2 3 2 1 c3 
3 2 0 0 c1 
4 0 0 1 c2 
5 0 0 0 c3 

, а второй является использование передовых индексирования:

>>> df = pd.DataFrame({'A':[0,2,3,2,0,0],'B': [1,0,2,0,0,0],'C': [0,0,1,0,1,0]}) 
>>> df["D"] = "c3" 
>>> df["D"][(df["A"] > 0) & (df["B"] == 0) & (df["C"] == 0)] = "c1" 
>>> df["D"][(df["A"] == 0) & ((df["B"] > 0) | (df["C"] > 0))] = "c2" 
>>> df 
    A B C D 
0 0 1 0 c2 
1 2 0 0 c1 
2 3 2 1 c3 
3 2 0 0 c1 
4 0 0 1 c2 
5 0 0 0 c3 

Какой из них яснее зависит от ситуации. Обычно чем сложнее логика, тем более вероятно, что я ее завершу в функции, которую я смогу затем документировать и тестировать.