将熊猫数据中的两列整数连接到元组的一列。

Question

我希望将两列特性组合成一列，其中每一行将表示一个数据点作为一个元组。

例如，下面是我的数据框架：

      Weather  Temp  Play
0         2     1     0
1         2     1     0
2         0     1     1
3         1     2     1
4         1     0     1
5         1     0     0

我想让它看起来像这样：

                 x     Play
0              (2,1)     0
1              (2,1)     0
2              (0,1)     1
3              (1,2)     1
4              (1,0)     1
5              (1,0)     0

然后，我想将它用于伯努利朴素贝叶斯的model.fit(dfx，dfPlay)。

这有可能吗？我尽量避免使用列表。下一次我如何为n列这样做呢？

Answer 1

您可以使用zip

df['x'] = list(zip(df.Weather, df.Temp))

   Weather  Temp  Play       x
0        1     1     4  (1, 1)
1        2     1     5  (2, 1)
2        3     1     6  (3, 1)

Answer 2

df.apply()可用于各种异常情况，如以下情况：

df['x'] = df.apply(lambda x: (x.Weather, x.Temp), axis=1)

输出：

   Weather  Temp  Play       x
0        2     1     0  (2, 1)
1        2     1     0  (2, 1)
2        0     1     1  (0, 1)
3        1     2     1  (1, 2)
4        1     0     1  (1, 0)
5        1     0     0  (1, 0)

Answer 3

为了补充@SruthiV的答案，如果您想获得所示的格式(您可以用一个新的替换2列)，您可以删除这些列，同时将它们与pop一起使用

df['x'] = list(zip(df.pop('Weather'), df.pop('Temp')))

输出：

   Play       x
0     0  (2, 1)
1     0  (2, 1)
2     1  (0, 1)
3     1  (1, 2)
4     1  (1, 0)
5     0  (1, 0)

类似地，如果您想在(第一个)上一个列的位置上insert新列：

df.insert(df.columns.get_loc('Weather'), 'x',
          list(zip(df.pop('Weather'), df.pop('Temp'))))

注意：这一行动已经到位

输出：

        x  Play
0  (2, 1)     0
1  (2, 1)     0
2  (0, 1)     1
3  (1, 2)     1
4  (1, 0)     1
5  (1, 0)     0