如何根据数据中的条件与蟒蛇熊猫对行进行分组？

Question

我希望更改年龄范围(EDAT)，以便第一个年龄范围现在是0到9岁，10岁到19岁作为一个单一年龄范围从0到19，而不改变其他值。

df = pd.DataFrame({'DATA': ['2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10'], 'EDAT':['0 a 9',
 '10 a 19',
 '10 a 19',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39'], 'ESDEVENIMENT': ['Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització'], 'PAUTA': ['No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Parcial',
 'No iniciada'], 'RECOMPTE': [6,
 5,
 6,
 3,
 4,
 2,
 7,
 10,
 1,
 2]})

Answer 1

你应该读处理文本数据。

使用str.replace

df['EDAT'] = df['EDAT'].str.replace(r'(0 a 9|10 a 19)', '0 a 19', regex=True)
print(df)

# Output
         DATA     EDAT     ESDEVENIMENT        PAUTA  RECOMPTE
0  2021-10-10   0 a 19              Cas  No iniciada         6
1  2021-10-10   0 a 19              Cas     Completa         5
2  2021-10-10   0 a 19              Cas  No iniciada         6
3  2021-10-10  20 a 29              Cas     Completa         3
4  2021-10-10  20 a 29              Cas  No iniciada         4
5  2021-10-10  20 a 29  Hospitalització  No iniciada         2
6  2021-10-10  30 a 39              Cas     Completa         7
7  2021-10-10  30 a 39              Cas  No iniciada        10
8  2021-10-10  30 a 39              Cas      Parcial         1
9  2021-10-10  30 a 39  Hospitalització  No iniciada         2

Answer 2

您可以使用.loc进行赋值。

df = pd.DataFrame({'DATA': ['2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10'], 'EDAT':['0 a 9',
 '10 a 19',
 '10 a 19',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39'], 'ESDEVENIMENT': ['Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització'], 'PAUTA': ['No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Parcial',
 'No iniciada'], 'RECOMPTE': [6,
 5,
 6,
 3,
 4,
 2,
 7,
 10,
 1,
 2]})

df.loc[0:2, 'EDAT'] = '0 a 19'

print(df) 


    DATA        EDAT    ESDEVENIMENT    PAUTA       RECOMPTE
0   2021-10-10  0 a 19  Cas             No iniciada 6
1   2021-10-10  0 a 19  Cas             Completa    5
2   2021-10-10  0 a 19  Cas             No iniciada 6
3   2021-10-10  20 a 29 Cas             Completa    3
4   2021-10-10  20 a 29 Cas             No iniciada 4
5   2021-10-10  20 a 29 Hospitalització No iniciada 2
6   2021-10-10  30 a 39 Cas             Completa    7
7   2021-10-10  30 a 39 Cas             No iniciada 10
8   2021-10-10  30 a 39 Cas             Parcial     1
9   2021-10-10  30 a 39 Hospitalització No iniciada 2