Итак, у меня очень большой набор данных, с которым я работаю, но я использую гораздо меньший набор данных в качестве шаблона для того, что мне нужно сделать. Предположим, у меня есть следующие 2 кадра данных:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'cond': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B','B', 'B', 'B', 'B', 'B','B','B'],
'Array': ['S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','SS','TT'],
'X': [1, 2, 3, 1, 2 , 3, 4, 7.3, 5.1, 3.2, 1.4, 5.5, 9.9, 3.2, 1.1, 3.3, 1.2, 5.4],
'Y': [3.1, 2.2, 2.1, 1.2, 2.4, 1.2, 1.5, 1.33, 1.5, 1.6, 1.4, 1.3, 0.9, 0.78, 1.2, 4.0, 5.0, 6.0],
'Marker': [2.0, 1.2, 1.2, 2.01, 2.55, 2.05, 1.66, 3.2, 3.21, 3.04, 8.01, 9.1, 7.06, 8.1, 7.9, 5.12, 5.23, 5.15],
'Area': [3.0, 2.0, 2.88, 1.33, 2.44, 1.25, 1.53, 1.0, 0.156, 2.0, 2.4, 6.3, 6.9, 9.78, 10.2, 15.0, 16.0, 19.0]
})
print(df)
df2 = pd.DataFrame({
'cond': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'Array': ['S', 'TT', 'S', 'SS','TT'],
'cutoff1': [2.55, 2.01, 7.06, 1, 8.01],
'cutoff2': [1.60, 2.2, 2.1, 1.2, 2.4]
})
print(df2)
Это дает следующие два набора:
cond Array X Y Marker Area
0 A S 1.0 3.10 2.00 3.000
1 A S 2.0 2.20 1.20 2.000
2 A TT 3.0 2.10 1.20 2.880
3 A TT 1.0 1.20 2.01 1.330
4 A S 2.0 2.40 2.55 2.440
5 A S 3.0 1.20 2.05 1.250
6 A TT 4.0 1.50 1.66 1.530
7 A TT 7.3 1.33 3.20 1.000
8 A S 5.1 1.50 3.21 0.156
9 B S 3.2 1.60 3.04 2.000
10 B TT 1.4 1.40 8.01 2.400
11 B TT 5.5 1.30 9.10 6.300
12 B S 9.9 0.90 7.06 6.900
13 B S 3.2 0.78 8.10 9.780
14 B TT 1.1 1.20 7.90 10.200
15 B TT 3.3 4.00 5.12 15.000
16 B SS 1.2 5.00 5.23 16.000
17 B TT 5.4 6.00 5.15 19.000
cond Array cutoff1 cutoff2
0 A S 2.55 1.6
1 A TT 2.01 2.2
2 B S 7.06 2.1
3 B SS 1.00 1.2
4 B TT 8.01 2.4
Что я хотел бы сделать, это использовать значения отсечки в df2 для изменения моего оригиналанабор данных (df). Я пытаюсь преобразовать все значения «Marker» в df в 0 или 1. Цель - создать еще два фрейма данных, один из которых использует cutoff1 в качестве порога, а другой - cutoff2 в качестве порога. Так, например, для cutoff1, так как анализ AS имеет обрезание 2,55, я хотел бы создать новый фрейм данных, в котором все пары AS со значением Marker <= 2,55 устанавливаются в 0, пары BS со значением<= 7.06 устанавливается в 0 и т. Д., А все остальное в df остается неизменным. Точно так же я хотел бы создать второй фрейм данных, где делается то же самое, но для значений cutoff2. </p>
Я попытался найти переполнение стека для модели, которая уже была сделана, и которую я мог бы адаптировать к своей,но я, кажется, нашел только те, где вы изменяете все значения в одном столбце на одном пороге (например, здесь: Наиболее эффективный способ преобразования значений столбца в Pandas DataFrame ), тогда как здесь есть несколько обрезаний дляодин столбец, который основан на индексации двух других столбцов.