如果我想在我的数据框架中添加一列，以标记是否满足条件，但我不知道如何解决这个问题。
假设我们有相同名字的学生，在数据框架上，但我想只在他们的成绩超过5分的时候标记他们，而忽略成绩低于5分的学生。
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Before:
https://i.stack.imgur.com/mpI1L.png
https://i.stack.imgur.com/qPOEp.png
我可以使用Pandas或Pyspark作为库。
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samkart
发布于
2022-07-27
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首先，你要计算一个
name + surname
的分数是否超过5。这可以通过计算该
name + surname
的最大分数来完成。利用这些信息，根据条件对记录进行标记。
data_sdf. \
withColumn('name_max_mark', func.max('mark').over(wd.partitionBy('name', 'surname'))). \
withColumn('dup_name', (func.col('name_max_mark') >= 5)). \
show()
# +----+-------+----+-------------+--------+
# |name|surname|mark|name_max_mark|dup_name|
# +----+-------+----+-------------+--------+
# |Mark| Doe| 3| 3| false|
# |Mark| Doe| 1| 3| false|
# | Tom| Doe| 6| 6| true|
# | Tom| Doe| 2| 6| true|
# +----+-------+----+-------------+--------+
select()只有你需要的列，即放弃name_max_mark而存储到一个变量。
srinath
发布于
2022-07-27
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Input:
df = pd.DataFrame({
"Name": ["Tom", "Mark", "Tom", "Mark", "Jim", "Jim"],
"Surname": ["Doe"] * 6,
"Mark": [6, 3, 2, 1, 2, 3]
标记数值大于5的行
df.loc[:, "Duplicated_Name"] = (df.Mark > 5)
如果有一行大于5，则将其他的Duplicated_Name标记为True
df.loc[df.Name.isin(df.loc[df["Duplicated_Name"] ==True, "Name"]), "Duplicated_Name"] = True
Result
Name Surname Mark Duplicated_Name
0 Tom Doe 6 True
1 Mark Doe 3 False