如何使用pandas中的用户定义函数根据列值和时间戳返回值

Question

我有两个数据帧，我已经连接了它们。在连接的数据帧上，我编写了一个用户定义的函数，其中基于时间戳和列的值计数，我需要根据下面提到的条件返回值创建一个名为"Day_Sentiment“的新列。但是我已经不再出错了。请告诉我该怎么做。

输入：

                  Date          Content    Cleaned-content   Sentiment   
                  11/12/2020    abb        bbc abb           Bad         
                  12/10/2020    xyz        xxy               Good        
                  11/24/2020    tyu        yuu               Neutral     
                  12/16/2020    iop        yui               Bad         

输出：

               Date          Content    Cleaned-content   Sentiment   Day_Sentiment
               11/12/2020    abb        bbc abb           Bad         Bad
               12/10/2020    xyz        xxy               Good        Bad
               11/24/2020    tyu        yuu               Neutral     Bad
               12/16/2020    iop        yui               Bad         Bad

到目前为止，我尝试了以下内容：

df = input_data.join(results)

def compare_def(df):

    no.bad_senti= df.loc[df['Sentiment'] == 'Bad']
    no.neut_senti = df.loc[df['Sentiment'] == 'Neutral']
    no.good_senti= df.loc[df['Sentiment'] == 'Good']

    if ((no.bad_senti> no.good_senti) & (no.bad_senti> no.neut_senti)):
       output = 'Bad'
    elif ((no.good_senti> no.bad_senti) & (no.good_senti> no.neut_senti)):
       output= 'Good'
    elif ((no.neut_senti> no.bad_senti) & (no.neut_senti> no.good_senti)):
       output= 'Neutral'
    elif no.good_senti== no.bad_senti:
       output= 'Neutral'
    elif no.bad_senti== no.neut_senti:
       output= 'bad'
    elif no.good_senti== no.neut_senti:
       output= 'good'
    else:
       output= 'Neutral'

    return output

df['Day_Sentiment'] = output

备用项：

 output = compare_def(df)
 df['Day_Sentiment'] = output

错误：

     ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects

示例1:预测情绪情绪2坏1好1中性

则在函数2>1和2>1中返回Bad

例2:情绪:2坏5好5中性

功能：

2>5 false 5>2 and 5>5 false 5>2 and 5>5 false 5==2 false 2==5 false 5==5真实返回良好

Answer 1

你的代码有几个问题。首先，变量bad、good和neut是包含字符串变量的不同长度的Panda系列。然后尝试求值，执行几个条件测试，例如生成ValueError的if ((bad> good) & (bad> neut)。我不太确定您尝试实现的是什么逻辑，但以下模板可能会有所帮助：

def compare_data(row):
    value = 'Good'
    # The logic here escapes me
    # Evaluate the row contents of row[Sentiment] and modify value
    return value  

df["Day Sentiment"]= df.apply(lambda row: compare_data(row), axis= 1)

收益率：

    Date    Content Cleaned-content Sentiment   Day Sentiment
0   11/12/2020  abb bbc abb Bad Good
1   12/10/2020  xyz xxy Good    Good
2   11/24/2020  tyu yuu Neutral Good
3   12/16/2020  iop yui Bad Good