1
Возьмите dataframe с одной колонке воображаемых данных «температурой»:Вычисление процентиля на панд dataframe и присвоение двоичного значения нового столбец
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20070101',periods=3200)
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(3200,1)), columns =list('A'))
df['date'] = dates
df = df[['date','A']]
Я хочу, чтобы назначить все строки со значениями ниже 10-го процентиля и выше 90-й процентиль с -1 и 1 соответственно (при остальном 0).
Вот функция, чтобы попытаться сделать это:
temp = []
def quantilecalc(x):
for season in df:
if season > df.quantile(.9):
temp.append(1)
if season < df.quantile(.1):
temp.append(-1)
else:
temp.append(0)
Когда я применяю этот quantilecalc(df) я получаю следующее сообщение об ошибке:
File "C:\\\\lib\site-packages\pandas\core\ops.py", line 682, in na_op
raise TypeError("invalid type comparison")
TypeError: invalid type comparison
Я пытался применить его к определенному колонку из dataframe quantilecalc(df['A']), но это дает ту же ошибку. Будет действительно оценить некоторый опыт ...
Ну, для начала 'для сезона в df:' итерации по столбцам в вашем df, а не строки, также вы можете использовать 3 маски для установки всех строк, которые отвечают критериям вместо цикла – EdChum
Извинения, мои навыки python aren ' Отличный. Я не знаю о масках, вы говорите, что я могу изменить это, чтобы перебирать строки, и это сработает? Если да - как мне это сделать? – Pad
в основном вы можете сделать что-то вроде 'df.loc [df ['A']> df ['A']. Quanteil (0.9), 'A'] = 1' и т. Д. – EdChum