浅谈dataframe两列相乘构造新特征

假如我们要构建新特征b

目的是从a中筛选出数值在4~6之间的数据,如果符合就是True,否则就是False。

那么代码如下

import pandas as pd
lists=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
lists["b"]=(lists["a"]<6).mul(lists["a"]>4)

补充:dataframe求两列的相乘,再将输出为新的一列

看代码吧~

df["new"]=df3["rate"]*df3["duration"]

new为新的一列的列名

rate和duration为需要相乘的列

加,减,乘,除都适用!

补充:DataFrame衍生新特征操作

1.DataFrame中某一列的值衍生为新的特征

#将LBL1特征的值衍生为one-hot形式的新特征
piao=df_train_log.LBL1.value_counts().index
#先构造一个临时的df
df_tmp=pd.DataFrame({"USRID":df_train_log.drop_duplicates("USRID").USRID.values})
#将所有的新特征列都置为0
for i in piao:
    df_tmp["PIAO_"+i]=0
#进行分组便利,有这个特征就置为1,原数据每个USRID有多条记录,所以分组统计
group=df_train_log.groupby(["USRID"])
for k in group.groups.keys():
    t = group.get_group(k)
    id=t.USRID.value_counts().index[0]
    tmp_list=t.LBL1.value_counts().index
    for j in tmp_list:
        df_tmp["PIAO_"+j].loc[df_tmp.USRID==id]=1

2.分组统计,选出同一USRID下该变量中出现次数最多的值项

group=df_train_log.groupby(["USRID"])
lt=[]
list_max_lbl1=[]
list_max_lbl2=[]
list_max_lbl3=[]
for k in group.groups.keys():
    t = group.get_group(k)
    #通过value_counts找出出现次数最多的项
    argmx = np.argmax(t["EVT_LBL"].value_counts())
    lbl1_max=np.argmax(t["LBL1"].value_counts())
    lbl2_max=np.argmax(t["LBL2"].value_counts())
    lbl3_max=np.argmax(t["LBL3"].value_counts())
    list_max_lbl1.append(lbl1_max)
    list_max_lbl2.append(lbl2_max)
    list_max_lbl3.append(lbl3_max)
    #只留下出现次数最多的项
    c = t[t["EVT_LBL"]==argmx].drop_duplicates("EVT_LBL")
    #放入list中
    lt.append(c)
#构造一个新的df
df_train_log_new = pd.concat(lt)
#另外又构造了三个特征,LBL1-LBL3分别出现次数最多的项
df_train_log_new["LBL1_MAX"]=list_max_lbl1
df_train_log_new["LBL2_MAX"]=list_max_lbl2
df_train_log_new["LBL3_MAX"]=list_max_lbl3

3.衍生出某天是否发生的ont-hot新特征

#创造临时df,星期三,星期六,星期七,都默认置为0
df_day=pd.DataFrame({"USRID":df_train_log.drop_duplicates("USRID").USRID.values})
df_day["weekday_3"]=0
df_day["weekday_6"]=0
df_day["weekday_7"]=0
#分组统计,有就置为1,没有置为0
group=df_train_log.groupby(["USRID"])
for k in group.groups.keys():
    t = group.get_group(k)
    id=t.USRID.value_counts().index[0]
    tmp_list=t.occ_dayofweek.value_counts().index
    for j in tmp_list:
        if j==3:
            df_day["weekday_3"].loc[df_tmp.USRID==id]=1
        elif j==6:
            df_day["weekday_6"].loc[df_tmp.USRID==id]=1
        elif j==7:
            df_day["weekday_7"].loc[df_tmp.USRID==id]=1

4.查看用户一共停留在APP上多少秒,共有几天看了APP

#首先将日期转化为时间戳,并赋予一个新特征
tmp_list=[]
for i in df_train_log.OCC_TIM:
    d=datetime.datetime.strptime(str(i),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    evt_time = time.mktime(d.timetuple())
    tmp_list.append(evt_time)
df_train_log["time"]=tmp_list
#每下一行减去上一行,得到app停留时间
df_train_log["diff_time"]=df_train_log.time-df_train_log.time.shift(1)
#构造一个新的dataFrame,分组得到查看app的天数
df_time=pd.DataFrame({"USRID":df_train_log.drop_duplicates("USRID").USRID.values})
#有几天查看
df_time["days"]=0
group=df_train_log.groupby(["USRID"])
for k in group.groups.keys():
    t = group.get_group(k)
    id=set(t.USRID).pop()
    df_time["days"].loc[df_time.USRID==id]= len(t.occ_day.value_counts().index)
#去掉一些异常时间戳,比如间隔两天的相减,肯定不合适,na的也去掉了
df_train_log=df_train_log[(df_train_log.diff_time>0)&(df_train_log.diff_time<8000)]
#累计停留时间
group_stayTime=df_train_log["diff_time"].groupby(df_train_log["USRID"]).sum()
#创造新的df
df_tmp=pd.DataFrame({"USRID":list(group_stayTime.index.values),"stay_time":list(group_stayTime.values)})
#合并成一个新的df
df=pd.merge(df_time,df_tmp,on=["USRID"],how="left")#合并后,缺失的停留时间,置为0df.fillna(0,axis=1,inplace=True)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持云海天教程。