Python 3.x 根据另一列的条件替换列的内容

我有一个熊猫数据框。一列有字符串变量，另一列有1和0。根据字符串列的每个值出现的百分比阈值1，我想用1或0替换该值

'train\u data'

数据框的两列是“问题”和“客户争议？”

发行

账单

付款/收款、汇款

信用报告信息不正确

账单

交易问题

贷款修改、收款、取消抵押品赎回权

贷款服务、付款、托管账户

贷款修改、收款、取消抵押品赎回权

信用卡保护/债务保护

消费者争议？ 不 不 不 不 不 不 不 对 没有

我的代码：

b = pd.crosstab(train_data['Issue'], train_data['Consumer disputed?']).apply(lambda r: r/r.sum(), axis=1)

b['Issue_max'] = np.where(b[1]>=0.2, 1, 0)

train_data = train_data.merge(b, on='Issue', how='left')

然后删除在列_数据中合并的不需要的b列

for x in [1,0, 'Issue']:
    del train_data[x]

现在代码看起来很混乱。有人有更简单的代码吗？

您可以使用它来避免合并操作（以及不需要的列）：

最后的

.astype（int）

是一种将布尔值转换为

1

或

0

的简单方法，可用于避免合并操作（以及不需要的列）：

---

.astype（int）

最后是一种将布尔值转换为

1

或

0

的简单方法。您能提供一点数据片段吗？您能提供一点数据片段吗？

train_data['Issue_max'] = train_data.groupby('Issue')['Consumer disputed?'] \
                                    .transform(lambda g: (g.sum() / len(g)) >= 0.2) \
                                    .astype(int)