根据熊猫第三列中的条件在两列中的值之间进行选择答案

【问题标题】：Select between values in 2 columns based on a conditional in third column in pandas根据熊猫第三列中的条件在两列中的值之间进行选择
【发布时间】：2018-03-12 15:46:19
【问题描述】：

如何使用 pandas 根据第三列中的条件在两列之间进行选择？

在 excel 中我会使用类似的东西： NEW_COLUMN = IF（条件 == TRUE，第 1 列，第 2 列）。我无法使用 lambda 函数。

【问题讨论】：

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标签： python pandas if-statement lambda

【解决方案1】：

使用numpy.where:

df['NEW_COLUMN'] = np.where(CONDITION, df['COLUMN 1'] , df['COLUMN 2'])

示例：

df = pd.DataFrame({'COL':[4,5,4],
                   'COLUMN 1':[7,8,9],
                   'COLUMN 2':[1,3,5],})


df['NEW_COLUMN'] = np.where(df['COL'] == 4, df['COLUMN 1'] , df['COLUMN 2'])
print (df)
   COL  COLUMN 1  COLUMN 2  NEW_COLUMN
0    4         7         1           7
1    5         8         3           3
2    4         9         5           9

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用Series.where()方法：

In [251]: df['NEW_COLUMN'] = df['COLUMN 1'].where(df['COL']==4, df['COLUMN 2'])

In [252]: df
Out[252]:
   COL  COLUMN 1  COLUMN 2  NEW_COLUMN
0    4         7         1           7
1    5         8         3           3
2    4         9         5           9

【讨论】：

【解决方案3】：

我的偏好是设置您的默认列值，然后根据您的情况使用.loc 访问器进行更新。

来自@jezrael 的数据。

df['NEW_COLUMN'] = df['COLUMN 2']
df.loc[df['COL'] == 4, 'NEW_COLUMN'] = df['COLUMN 1']

#    COL  COLUMN 1  COLUMN 2  NEW_COLUMN
# 0    4         7         1           7
# 1    5         8         3           3
# 2    4         9         5           9

【讨论】：