Pandas 如何为从另一个数据帧创建的变量获取1/0值（根据条件）？（熊猫/努比）

我有两个数据帧，比如说'df1'和'df2'。 在“df1”中有三个变量：“X”、“Y”、“Z”。 “X”和“Y”表示ID，我对每对（X，Y）进行了计算（无论是哪一对），得到了“Z”变量

在“df2”中有两个变量：“Y”、“W”。 “Y”与“df1”中前面提到的ID相同， “W”是另一个变量（不管怎样）

现在，我想在“df2”中创建（使用pandas）变量，它们是“df1”中的“X”ID， 对于创建的每个变量，如果特定对（X，Y）的“Z”值等于或大于“4”（>=4），并且（&）特定的“W”值等于或大于“5”（>=5），则要为“df2”中的每一行获取值“1”，否则为“0”

这是数据帧的演示：

df1：

df2：

预期结果（df2）：

首先，我们将两个数据帧放在列

Y

上。然后我们将

X

值添加到列中。最后，我们使用

DataFrame.filter

获取正确的列，并使用有条件地应用逻辑来获取列中的

1

和

0

：

new = df2.merge(df1,on='Y').pivot_table(index=['Y', 'W'], columns='X', aggfunc='sum').reset_index()
new.columns = [c1 if c2 == '' else str(c2) for c1, c2 in new.columns]

for col in new.filter(regex='\d$').columns:
    new[col] = np.where(new['W'].ge(5) & new[col].ge(4),1,0)

输出

   Y  W  1  2  3
0  a  3  0  0  0
1  a  7  0  0  1
2  b  2  0  0  0
3  b  5  1  1  0
4  b  7  1  1  0
5  c  4  0  0  0
6  c  6  1  0  1
7  c  8  1  0  1
8  c  9  1  0  1

---

谢谢你，尔凡！它帮助了我。

Y   W   1   2   3
a   7   0   0   1
a   3   0   0   0
b   5   1   1   0
b   7   1   1   0
b   2   0   0   0
c   6   1   0   1
c   9   1   0   1
c   4   0   0   0
c   8   1   0   1

new = df2.merge(df1,on='Y').pivot_table(index=['Y', 'W'], columns='X', aggfunc='sum').reset_index()
new.columns = [c1 if c2 == '' else str(c2) for c1, c2 in new.columns]

for col in new.filter(regex='\d$').columns:
    new[col] = np.where(new['W'].ge(5) & new[col].ge(4),1,0)

   Y  W  1  2  3
0  a  3  0  0  0
1  a  7  0  0  1
2  b  2  0  0  0
3  b  5  1  1  0
4  b  7  1  1  0
5  c  4  0  0  0
6  c  6  1  0  1
7  c  8  1  0  1
8  c  9  1  0  1