Python使用列表理解或apply（）返回特定列答案

【问题标题】：Python to return specific column using list comprehension or apply()Python使用列表理解或apply（）返回特定列
【发布时间】：2019-05-29 13:35:10
【问题描述】：

我正在尝试将 R 代码转换为 Python 代码并停留在这一点上。你能告诉我在 Python 中实现这段代码 sn-p 的最佳方法是什么吗？

only0_0$count =0
for(i in 2:length(only0_0$ID))
{
    only0_0$count[i]=ifelse((only0_0$year[i]-1) %in% 
    clientData$Year[clientData$CUSTOMERID %in% only0_0$ID[i]],1,0)
}

背景：

clientData 和 only0_0 都是 DataFrame。
客户数据{列：年份、客户 ID、...}
only0_0 {列：年份，ID}
ID 和 CustomerID 都代表同一个东西，在对应的表中不是唯一的。
仅按 {'ID','year'} 排序 0_0

伪代码：

在 only0_0 中，创建新列 'count' 将全为零。
for 循环从第二次观察到最后一次，将“count”变量填充为：
- 从 clientData 中选择所有“CustomerID”，其中“ID” in only0_0 与特定行匹配。
- 例如only0_0.ID == 3197
- clientData.CustomerID 将返回 customerID=3197 的所有行 ID
- 例如最后一步的输出：rowid（或 Python 中的索引）{3,11,81,87}
- 从上一步返回的行 id 中提取相应的年份值
- 例如最后一步的输出：{2006, 2008, 2009, 2006}
- 假设：(only0_0.year - 1) == 2008 年的输出
- 因为 2008 在 {2006, 2008, 2009, 2006}，count = 1

如果现在清楚，请告诉我。

【问题讨论】：

你能把它变成伪代码或粗略的C代码吗？（不需要运行）给你一个简短的python解决方案很容易，但如果没有经验，很难阅读r到这种程度。
添加了伪代码。如果有帮助，请告诉我。
你能提供一个示例表（输入和输出）吗（一些更用户友好的变量名称会很有用，但我可以通过输入和输出表来解决）。
也添加了示例。

标签： python r python-3.x

【解决方案1】：

不知道only0_0和clientData具体是什么，这很难，但这里有一些sn-ps应该可以帮助你：

我假设 only0_0 是 pandas.DataFrame 和 clientData 字典，因为它不包含统一数据。

例如

import pandas as pd
clientData = {'Year': [..., ...], 'CUSTOMERID_transformed': ....}
only0_0 = pd. DataFrame({'count': [1, 2, 3, ...], 'year': [2010, 2012, 2019, ...]})

only0_0.loc[i, 'count'] = 0
for i in range(1, only0_0.shape[0]):    # i.e. skipping the first row
   only0_0.loc[i, 'count'] = 0 if ... else 1

或

... = int(1-bool(...))

但我觉得写起来更pythonic

if ...:
    only0_0.loc[i, 'count'] = 0
else:
    only0_0.loc[i, 'count'] = 1

现在对于条件，我认为它是由

组成的

(only0_0.loc[i, 'year'] - i) in clientData['Year'][...]

和

clientData['CUSTOMERID_transformed'] in only0_0.loc[i, 'ID0_0']

编辑： 你的笔记建议

only0_0.loc[i, 'ID0_0'] in clientData['CUSTOMERID_transformed']

我希望这有助于你继续前进。

【讨论】：

谢谢。让我尝试实现这一点。会更新你。
非常感谢。根据您的建议，我得到了答案。

【解决方案2】：

谢谢，我知道了。

    if ((only0_0.year[i] - 1) in (clientData['Year'][clientData['CUSTOMERID_transformed'] == only0_0.loc[i, 'ID0_0']].values)):
        only0_0.loc[i,"count"]=1
    else:
        only0_0.loc[i,"count"]=0

【讨论】：