Python 在分组转换中使用基于条件的逻辑

我有一个数据框架，其中有一个年份列（“年份”和一个美元值列）。我想按年份分组，然后针对每一行，确定该行是高于该组的中位数20%还是低于该组的中位数20%

我尝试了以下方法：

def f(x):
    if x >= 1.2* np.median(x):
        return 'H'
    elif x<= .8* np.median(x):
        return 'L'

transformed = df.groupby('Year').transform(f)

def（x）：
如果x>=1.2*np.中值（x）：
返回“H”
elif x我想你想要的是这样的：

n = 20
dr = randint(2000, 2014, size=n)
df = DataFrame({'year': dr, 'dollar': hstack((poisson(1000, size=n / 2), poisson(100000, size=n / 2)))})

def med_replace(x):
    res = Series(index=x.index, name='med_cmp')
    med = x.dollar.median()
    upper = 1.2 * med
    lower = 0.8 * med
    res[x.dollar >= upper] = 'H'
    res[x.dollar <= lower] = 'L'
    res[(x.dollar > lower) & (x.dollar < upper)] = 'N'
    return x.join(res)

df.groupby('year').apply(med_replace)

numpy
ndarray
不是
bool
的有效参数，除非其
size
为0或1。这意味着您无法评估其“真实性”在if语句中，除非它有0或1个元素。这就是您报告错误的原因。
完美。非常感谢。我已经更新了我的答案，使用
np。选择
哪个IMO更容易阅读。：）实际上一个问题：上面的答案基于一个条件（行值是否大于中值？）。如何修改答案以检查其是否高于1.2*中位数或低于.8*中位数？是bools=x.dollar>=x.dollar.median（）*1.2还是x.dollar？我尝试了上面的方法，得到了相同的错误，关于真值是模糊的。这将帮助您确定下一步要做什么。
    dollar  year med_cmp
0     1016  2004       N
1      956  2002       L
2     1044  2010       N
3      985  2008       L
4     1038  2001       L
5      997  2001       L
6     1015  2001       L
7      971  2012       L
8     1017  2013       N
9     1040  2010       N
10   99760  2001       H
11   99835  2001       H
12  100017  2012       H
13   99532  2001       H
14  100311  2011       N
15  100344  2002       H
16  100209  2007       N
17   99988  2008       H
18  100204  2007       N
19  100996  2005       N