Pandas中的case_when函数从R到Python

在数据分析中，处理数据的能力是必备的。很多情况下，我们需要将不同的数据进行分类和分组，而且数据之间的联系非常复杂。在这种情况下，像case_when这样的函数就派上了用场。

在本文中，我们将介绍Pandas中的case_when函数，并比较它与R语言中的同名函数的异同点。我们将通过一个具体的使用案例来演示Pandas中的case_when函数是如何工作的。

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案例：房价预测

假设你正在预测一个城市的房价。你有一个关于该城市的数据集，其中包含犯罪率、房价中位数、所属街区的人口数量、房屋年龄中位数等变量。你想使用这些变量来预测每个街区的房屋价格。

为了简化问题，我们假设房价中位数是一个二元变量——高于或低于该城市的中位数。我们希望将所有的街区分为这两类。

在R中，如果要进行这种分组和转换，可以使用case_when函数：

datasetPrice_Category <- case_when(
  datasetMedian_Price >= median(datasetMedian_Price) ~ "High",
  datasetMedian_Price < median(dataset$Median_Price) ~ "Low"
)

现在，我们将使用类似的方法，在Python中使用Pandas中的case_when函数完成同样的任务。

使用Pandas中的case_when函数

首先，我们要导入需要使用的库。我们将使用Numpy和Pandas来处理我们的数据。

import numpy as np
import pandas as pd

我们可以使用以下命令来创建我们的数据集：

data = pd.DataFrame({
    'Crime_Rate': [3.4, 1.2, 5.2, 1.4, 2.3, 1.2, 3.1, 4.2, 5.4, 2.5],
    'Median_Price': [450000, 550000, 350000, 480000, 520000,
                     600000, 375000, 485000, 390000, 510000],
    'Pop': [3400, 4900, 6300, 500, 8400, 6500, 7700, 3600, 2400, 4800],
    'Age': [61, 20, 28, 15, 35, 42, 52, 47, 25, 31]
})

现在，我们已经准备好了一个数据集，在这个数据集中，我们将使用case_when函数创建一个对于房价中位数的分类变量。

现在，我们将创建一个函数，我们将使用该函数来将房价中位数划分为“高”和“低”。

def categorize_price(price):
    median_price = np.median(price)
    return np.where(price > median_price, 'High', 'Low')

这个函数的输出将是一个包含’High’或’Low’的数组。

现在，我们可以使用我们的数据集来调用该函数，并将结果存储到一个新的列中：

data['Price_Category'] = categorize_price(data['Median_Price'])

分类变量已经被添加到数据集中了。

Pandas的case_when函数可以被归类为Numpy的where函数的变体。这个函数根据指定的条件返回指定的值，或者在未满足任何条件时返回默认值。

可以通过将case_when函数定义为Python函数来模拟R语言中的case_when函数。与R语言的case_when函数不同，Pandas必须使用np.where函数作为该函数的一部分。

总结

通过这篇文章，我们了解了Pandas中的case_when函数，并学习了如何使用这个函数来进行分类问题。我们还比较了Pandas中的case_when函数与R语言中的同名函数的异同点。总的来说，两个函数非常相似，但在使用方法上略有不同。

Pandas中的case_when函数是一个强大的工具，特别是在处理大量数据时。虽然需要掌握一些基础知识和函数的语法，但一旦掌握，这个函数可以非常方便地帮助我们完成各种数据处理任务。

总之，Pandas中的case_when函数是一项非常有用的工具，适用于处理各种分类问题。无论您是在使用Python还是R语言，都可以通过这个函数轻松地将数据转换为我们需要的格式。