根据不同列上的多个条件创建列

Create column based on multiple conditions on different columns

基于来自不同列的值的多个条件在数据框中创建列。

目标是了解第一个感兴趣的操作何时发生在客户身上,这将在 t0 下用 1 表示。

Dataframe 的结构如下:

      cust_id       first_act     prod_1  prod_2   t0
0      1                  1          1              
22     2                                            
23     2                                     1                      
24     2                             1              
25     2                                            
26     3                  1
27     3
28     3
29     4
30     4

我想根据以下条件为列 t0 赋值:

如果客户在 prod_1 下有 1:将值 1 赋值给 t0 在其在 prod_1 下有 1 的索引处。

如果客户在 prod_1 下没有 1,请检查客户在 prod_2 下是否有 1,如果为真,则在条件为真的索引处为 t0 分配 1 的值。

最后:如果客户没有 prod_1 或 prod_2 但在 first_act 下确实有一个 1,则将值 1 分配给第一个行为为真的索引,在t0.

满足这些条件后,每个客户的 t0 中应该只有一个值。

cust_id 2 的预期输出:

 cust_id       first_act     prod_1  prod_2   t0
0      1            1          1              
22     2            1                                
23     2                               1                      
24     2                       1               1    
25     2                                            
26     3            1
27     3
28     3
29     4
30     4

我尝试使用嵌套的 np.where 语句来执行此操作,但如下所示不起作用:

df['t0'] = np.where(df['prod_1'] == 1, 1 ,
                         np.where(df['prod_2'] == 1, 1,
                                 np.where(df['first_act'] == 1, 1, 0)))

在多个位置将 1 加到 t0。

更新

@Jeffyx 我不知道这是否能澄清一点,但我想到的是:

if prod_1 == 1:
    t0 = 1 at index of prod_1 == 1
if not prod_1 == 1:
    if prod_2 == 1:
        t0 = 1 at index of prod_2 == 1
if not prod_1 == 1 and not prod_2 == 1:
    if first_act == 1:
        t0 = 1 at index of first_act == 1

您必须找到符合您条件的第一个索引,然后使用该索引在 t0 列中设置一个值。

使用 groupby,它给出:

for _, sub in df.groupby(['cust_id']):              # test for each cust_id
    for col in ['prod_1', 'prod_2', 'first_act']:   # test columns in sequence
        tmp = sub[sub[col] == 1]                    # try to match
        if len(tmp) != 0:                           # ok found at least one
            df.loc[tmp.index[0], 't0'] = 1          # set t0 to 1 for first index found
            break