Скажем, cols_to_check представляет список столбцов, которые служат входными данными.
Код: Выделить всё
# Function to check if a value is a floating point number
def is_floating_point(aString):
if (aString==aString): #this is to handle NaN values
try:
float(aString)
return True
except (ValueError, TypeError):
return False
else:
return False
# Check if all input values in the specified columns are floating points
data['valid'] = data[cols_to_check].applymap(is_floating_point).all(axis=1)
# Calculate the flag value
data['flag'] = np.where(data['valid'], data.sort_values(cols_to_check, ascending=[True, True, False, False, False,False]).groupby("emp_f8")["Rank"].cumsum(), '')
# data['flag'] = data.sort_values(cols_to_check, ascending=[True, True, False, False, False,False]).groupby("emp_f8")["Rank"].cumsum()
# Ensure flag is 0 or 1 (unless input data quality issue then it'd be '')
data['flag'] = np.where(data['flag'].astype(str) == '1','1', np.where(data['flag'].astype(str) == '', '', '0'))
Почему бы это сделать? это не будет работать правильно, если я включу часть, в которой написано np.where(data['valid'],
По моему мнению, проверка типа данных и Операторы np.where вызывают неожиданное поведение. Я получаю значения флага 1, тогда как для данного набора входных данных я должен получать значения флага 0 и 1.
Обновление: я Пытаюсь предоставить образцы данных, но у меня возникают трудности с аккуратным представлением данных в таблицах. Попробовал описанные здесь советы по форматированию таблиц, но они не работают. В любом случае, вот они.
Код: Выделить всё
emp_f8 emp_l3 3gee 3hee 3iee 4bee 4dee
60033312 002 19 1 64 454133 426717.24
23232354 001 2 1 15.2 98353.39 98538.43
23232354 005 3 1 60.8 106493.24 21262.34
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... es-and-cum