Python 熊猫-基于每列的顶部x%值，标记为新数字

我在下面有一个数据框：

    df

    name    value    
0   Jack       3      
1   Luke       3      
2   Mark       2      
3   Chris      1      
4   Ace        10
5   Isaac      8

基于“value”列，我希望将顶部50%的值标记为1，底部50%的值标记为0

希望得到以下结果：

    Results

    name    value      percent mark  
0   Jack       3            0
1   Luke       4            1
2   Mark       2            0
3   Chris      1            0
4   Ace        10           1
5   Isaac      8            1

---

提前Thx。

您可以将一个序列与其中值进行比较，然后将

bool

转换为

int

：

df['percent_mark'] = (df['value'] > df['value'].median()).astype(int)

对于特定百分比，请使用。例如：

df['percent_mark'] = (df['value'] > df['value'].quantile(0.25)).astype(int)

---

您还可以使用可能更快的

numpy

import numpy as np
df['percent_mark_50'] = np.where(df.value > df.value.median(), 1, 0)

或

---

50%是平均值。是的。但我只是以50%为例，我想做25%或x%。

df['percent_mark_25'] = np.where(df.value > np.percentile(df.value, 25), 1, 0)