如何在 Pandas DataFrame 中确定给定 x 和 y 坐标列的象限

Question

数据帧格式：

tooth_id	x_center	y_center	width	height	quadrant
1	0.309643	0.082520	0.072325	0.169476
2	-0.211200	-0.057675	0.071321	0.199645
3	-0.307634	-0.127773	0.081366	0.187223
4	-0.262933	-0.093611	0.065294	0.211180
5	0.253139	0.136646	0.096936	0.190772

问题：如何编写循环来提供以下结果？ 在每一卷中：

if x_center >=0 and y_center >= 0, quadrant = 1
if x_center <0 and y_center >= 0,  quadrant = 2 
if x_center <0 and y_center <0,    quadrant = 3
if x_center >0 and y_center <0,    quadrant = 4  

Answer 1

解决方案

这是另一个解决方案，使用arctan2 和一些模运算。请注意，Corralien 的方法更具通用性。下面的内容非常适用于这个用例。

import numpy as np

deg = np.round(180 * np.arctan2(df.y_center, df.x_center) / np.pi).astype(int)
df["quadrant"] = 1 + ((deg + 360) % 360) // 90

输出：

>>> df
   tooth_id  x_center  y_center     width    height  quadrant
0         1  0.309643  0.082520  0.072325  0.169476         1
1         2 -0.211200 -0.057675  0.071321  0.199645         3
2         3 -0.307634 -0.127773  0.081366  0.187223         3
3         4 -0.262933 -0.093611  0.065294  0.211180         3
4         5  0.253139  0.136646  0.096936  0.190772         1

注意，轴上的点以逆时针方向“滚动”到相邻象限，例如，位于 90° 的点 (0, 0.631) 被视为象限 2；位于 180° 的(-0.578, 0) 被视为第 3 象限，以此类推。

步骤

使用np.arctan2() 得到每个(x, y) 点形成的角度（以度为单位）：

>>> deg = np.round(180 * np.arctan2(df.y_center, df.x_center) / np.pi).astype(int)
>>> deg
0     15
1   -165
2   -157
3   -160
4     28
dtype: int32

现在，将(-180°, 180°] 转换为[0°, 360°)：

>>> deg = (deg + 360) % 360
>>> deg
0     15
1    195
2    203
3    200
4     28
dtype: int32

将楼数除以 90 得到象限（将返回 0、1、2、3 - 所以还要加 1）：

>>> quadrant = 1 + (deg // 90)
>>> quadrant
0    1
1    3
2    3
3    3
4    1
dtype: int32

Answer 2

使用np.select:

# Update: change 'df.x_center > 0' to 'df.x_center >= 0'
# See comment of @ddejohn below

df['quadrant'] = np.select([(df.x_center >= 0) & (df.y_center >= 0),
                            (df.x_center < 0) & (df.y_center >= 0),
                            (df.x_center < 0) & (df.y_center < 0),
                            (df.x_center >= 0) & (df.y_center < 0)],
                           choicelist=[1, 2, 3, 4])

输出：

>>> df
   tooth_id  x_center  y_center     width    height  quadrant
0         1  0.309643  0.082520  0.072325  0.169476         1
1         2 -0.211200 -0.057675  0.071321  0.199645         3
2         3 -0.307634 -0.127773  0.081366  0.187223         3
3         4 -0.262933 -0.093611  0.065294  0.211180         3
4         5  0.253139  0.136646  0.096936  0.190772         1