在系列是布尔值时设置字符串？答案

【问题标题】：Set string while series is a boolean value?在系列是布尔值时设置字符串？
【发布时间】：2017-11-06 11:27:01
【问题描述】：

我想在 C 列中设置一个字符串，而 B 列中的值 >= 2（如果 >= 为 True，则为是，如果 >= 为 False，则为否）。输出应该如下：

    A B   C 
1   A 2 'yes'
2   B 3 'yes'
3   C 4 'yes'
4   D 5 'yes'
5   A 6 'yes'
6   B 7 'yes'
7   C 0 'no'
8   D 1 'no'
9   A 2 'yes'
10  B 3 'yes' 
11  C 4 'yes' 
12  D 0 'no'

到目前为止，我已经尝试实现嵌套循环，但速度太慢了：

i= 0
for row in range(0, len(df)-1):
    if df['B'][i] >= 2:
        if df['B'][i] >= 2:
            df['C'][i] = 'yes'
        elif df['B'][i] >= 2:
            df['C'][i] = 'yes'

【问题讨论】：

你的问题和你的 for 循环说的是两件不同的事情。您在问题中没有提到您检查的行之后的行也必须大于或等于 2。
你是对的——我很抱歉。这是之前的尝试，所以我已经编辑了必要的更改。

标签： python pandas for-loop while-loop list-comprehension

【解决方案1】：

类似的东西

df['C'] = 'no'
df['C'][df['B'] >= 2] = 'yes'

【讨论】：

【解决方案2】：

这可以通过在 B 列上使用“apply”以及 lambda 函数和三元“if”来完成：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict({'A': ['A', 'B', 'C'], 'B': [1, 2, 3]})
df['C'] = df['B'].apply(lambda r: "yes" if r >= 2 else "no")

应用于 DataFrame 的列的“apply”将让您将函数应用于数据框中的每个值。所以我们测试每个值是否>= 2，如果是，则返回“是”，否则返回“否”。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用 np.where

df['C'] = np.where(df.B>=2, 'yes', 'no')

    A   B   C
1   A   2   yes
2   B   3   yes
3   C   4   yes
4   D   5   yes
5   A   6   yes
6   B   7   yes
7   C   0   no
8   D   1   no
9   A   2   yes
10  B   3   yes
11  C   4   yes
12  D   0   no

【讨论】：

【解决方案4】：

这也可以通过根据您的条件创建一个布尔值列“C”来完成：

df['C'] = df['B'] >= 2

但如果您只想要“是”和“否”值，那么您可以将布尔值列转换为字符串并应用替换函数。

df['C'] = df['C'].astype(str)
df['C'].replace('False','No', inplace=True)
df['C'].replace('True','Yes', inplace=True)

【讨论】：