更新列基础检查条件答案

【问题标题】：updating the column basis checking the condition更新列基础检查条件
【发布时间】：2022-11-18 20:37:58
【问题描述】：

Id                   condition2       score
A                       pass            0
A                       fail            0
B                       pass            0
B                       level_1         0
B                       fail            0
C                       fail            0
D                       fail            0

预期数据框：

Id                   condition2       score
A                       pass            1
A                       fail            1
B                       pass            1
B                       level_1         1
B                       fail            1
C                       fail            0
D                       fail            0

如果条件 2 在任何行中具有 pass 或 level_1 ，则希望将 unique Id 的每一行的分数标记为 1 。

df['score'] = df.groupby('Id')['condition2'].transform(lambda x: x.eq('pass').any().astype(int))

上面的代码需要做哪些修改

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

让我们使用 isin 来查找具有 pass 或 level_1 的 ID：

m = df['condition2'].isin(['pass', 'level_1'])
df['score'] = df['Id'].isin(df.loc[m, 'Id']).astype(int)

如果您仍然想使用 groupby 和 transform..here 是对现有方法的修复：

m = df['condition2'].isin(['pass', 'level_1'])
df['score'] = m.groupby(df['Id']).transform('any').astype(int)

  Id condition2  score
0  A       pass      1
1  A       fail      1
2  B       pass      1
3  B    level_1      1
4  B       fail      1
5  C       fail      0
6  D       fail      0

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种可能的解决方案，List Comprehension：

df.assign(score=[1*any(df.loc[df.Id == i,
          'condition2'].isin(['pass', 'level_1'])) for i in df.Id])

输出：

  Id condition2  score
0  A       pass      1
1  A       fail      1
2  B       pass      1
3  B    level_1      1
4  B       fail      1
5  C       fail      0
6  D       fail      0

【讨论】：