如何基于商品在订单表的出现次数为菜单DataFrame添加热门标记列

原有代码问题说明 #

你的代码存在两处核心错误：

• 直接将lambda表达式赋值给DataFrame列，pandas会把lambda函数本身存入列，不会逐行执行计算逻辑
• 没有先统计单菜品的独立下单次数，直接对整个orders的Item Name列计数、求中位数，完全不符合需求逻辑

正确实现代码 #

import pandas as pd

# 你的示例数据构造代码
menu = pd.DataFrame(
    {'Item_Name':['Chicken Pizza','Mushroom Soup','Tiramisu'],
    'Price':[8.99, 4.99, 5.99]})

orders = pd.DataFrame(
    {'order':[1,2,3,4,5,6,7,8],
    'Item Name':['Chicken Pizza','Mushroom Soup','Tiramisu','Chicken Pizza','Chicken Pizza','Mushroom Soup','Chicken Pizza','Tiramisu']})

# 核心逻辑实现
# 1. 统计每个菜品的下单次数
item_order_cnt = orders['Item Name'].value_counts()
# 2. 计算所有菜品下单次数的中位数
cnt_median = item_order_cnt.median()
# 3. 匹配菜品次数，和中位数比较后转成0/1标签
menu['Popular'] = menu['Item_Name'].map(item_order_cnt).gt(cnt_median).astype(int)

运行后menu的输出结果和你的预期完全一致：

Item_Name  Price  Popular
0   Chicken Pizza   8.99        1
1   Mushroom Soup   4.99        0
2        Tiramisu   5.99        0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者izzyk000