大熊猫根据平均值分配价值

Question

假设我有一个数据帧列。我想创建一个新列，如果旧列中的相应值高于平均值，则给定观察值为1。但如果另一列中的值是平均值或低于该值，则该值应为0。

这样做的最快方法是什么？

Answer 1

假设您有以下DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 6, 2, 8, 3, 7, 1, 5]})
df['A'].mean()
Out: 4.111111111111111

与均值的比较会得到一个布尔向量。你可以把它强制转换为整数：

df['B'] = (df['A'] > df['A'].mean()).astype(int)

或使用np.where：

df['B'] = np.where(df['A'] > df['A'].mean(), 1, 0)

df
Out: 
   A  B
0  1  0
1  4  0
2  6  1
3  2  0
4  8  1
5  3  0
6  7  1
7  1  0
8  5  1