如何基于两个不同的列创建列目标？

Question

我有以下包含 low_scarcity 和 high_scarcity 列的 DataFrame（一个值处于高稀缺性或低稀缺性）：

我想创建另一个列 'target'，当 low_scarcity 列中有一个条目时，该值将为 0，而当 high_scarcity 列中有一个条目时，该值将是 1。就像这样：

id	low_scarcity	high_scarcity	target
0	When I was five..		0
1		I worked a lot...	1
2		I went to parties...	1
3	1 week ago		0
4	2 months ago		0
5		another story..	1

我尝试先用 0 替换没有值的条目，然后创建一个布尔条件，但是我不能使用 .replace('',0)，因为空列不会显示为空值。

Answer 1

假设您的数据框被称为 df 并且某个值处于高稀缺性或低稀缺性，下面的代码行可以做到这一点

import numpy as np    
df['target'] = 1*np.array(df['high_scarcity']!="")

其中 1* 执行布尔值的整数转换。

如果不是这种情况，则应采取更复杂的方法

res = np.array(["" for i in range(df.shape[0])])
res[df['high_scarcity']!=""] = 1
res[df['low_scarcity']!=""] = 0
df['target'] = res

How can I create a column target based on two different columns?