在熊猫数据框中使用最近创建的属性来创建新属性

马特W.

我正在寻找R的mutate等效项，它允许您在同一mutate调用中创建定义的变量后立即引用它们。

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

在python pandas中寻找等效项。

如果创建以下数据框，我想知道是否可以使用一种方法.assign来执行相同的操作？

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'))

我能想到的替代方案是..

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

但想知道是否可以在同一通话中做到这一点？

BEN_YO

在中使用dict 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

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