熊猫有条件地创建一个新的数据框列答案

【问题标题】：Pandas conditional creation of a new dataframe column熊猫有条件地创建一个新的数据框列
【发布时间】：2016-08-30 11:46:17
【问题描述】：

这个问题是Pandas conditional creation of a series/dataframe column 的扩展。如果我们有这个数据框：

    Col1       Col2
1    A          Z
2    B          Z           
3    B          X
4    C          Y
5    C          W

我们想做的相当于：

if Col2 in ('Z','X') then Col3 = 'J' 
else if Col2 = 'Y' then Col3 = 'K'
else Col3 = {value of Col1}

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas if-statement dataframe multiple-columns

【解决方案1】：

您可以将loc 与isin 和最后一个fillna 一起使用：

df.loc[df.Col2.isin(['Z','X']), 'Col3'] = 'J'
df.loc[df.Col2 == 'Y', 'Col3'] = 'K'
df['Col3'] = df.Col3.fillna(df.Col1)
print (df)
  Col1 Col2 Col3
1    A    Z    J
2    B    Z    J
3    B    X    J
4    C    Y    K
5    C    W    C

【讨论】：

如果我或其他答案有帮助，请不要忘记accept。谢谢。

【解决方案2】：

试试这个使用 np.where ：outcome = np.where(condition, true, false)

  df["Col3"] = np.where(df['Col2'].isin(['Z','X']), "J", np.where(df['Col2'].isin(['Y']), 'K', df['Col1']))

  Col1 Col2 Col3
1    A    Z    J
2    B    Z    J
3    B    X    J
4    C    Y    K
5    C    W    C

【讨论】：

【解决方案3】：

当您有多个 if 条件时，一种简单（但可能效率低下）的方法可能很有用。就像您试图根据四分位数将值放入（比如说）四个桶中。

df 保存你的数据，col1 有值，col2 应该有分桶值 (1,2,3,4) 夸脱有 25%、50% 和 75% 的界限。试试这个

创建一个虚拟列表为 dummy = []
遍历数据框：对于索引，df.iterrows() 中的行：
设置 if 条件，例如：if row[col1]
在 if: dummy.append(1) 下的 dummy 中附加适当的值
嵌套的 if-elif 可以处理您附加到 dummy 的所有必需的可选值。
将 dummy 添加为列：df[col2] = dummy

你可以通过 A = df.describe() 找到四分位数，然后 print(A[col1])

【讨论】：