我有一個看起來像這樣的數(shù)據(jù)框： a b c0 A 1.0 10.01 B 2.0 20.02 C 3.0 30.03 A 4.0 40.04 B 5.0 50.05 C 6.0 60.06 A 7.0 70.07 B 8.0 80.08 C 9.0 90.09 A 10.0 100.0我想創(chuàng)建一個 'd' 列，其值取決于 'a'，這樣如果 'a' 列的值在 ['A','B'] 中，則 'd' 列獲取 'b' 中的值或否則它獲得'c'中的值。我想要的結(jié)果是： a b c d0 A 1.0 10.0 1.01 B 2.0 20.0 2.02 C 3.0 30.0 30.03 A 4.0 40.0 4.04 B 5.0 50.0 5.05 C 6.0 60.0 60.06 A 7.0 70.0 7.07 B 8.0 80.0 8.08 C 9.0 90.0 90.09 A 10.0 100.0 10.0我努力了：df["d"] = np.nanfor i in range(df.shape[0]): if df.a.iloc[i] in ['A','B']: df.d.iloc[i] = df.b.iloc[i] elif df.a.iloc[i] in ['C']: df.d.iloc[i] = df.c.iloc[i]這給了我想要的答案，但我得到了錯誤，“SettingWithCopyWarning：試圖在 DataFrame 的切片副本上設置一個值”我也知道 for 循環(huán)并不理想，所以我嘗試使用布爾掩碼來執(zhí)行此操作，但是print(df.a in ['A','B'])給我警告，“ValueError：系列的真值不明確。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()?！盿) 修復 for 循環(huán)或 b) 用更優(yōu)雅的東西替換 for 循環(huán)的最佳方法是什么？我花了一個小時通過 SO，但我找不到針對我的特定問題的好答案。任何幫助表示贊賞。
2 回答
鴻蒙傳說
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您可以使用np.where：
In [1696]: df['d'] = np.where(df['a'].isin(['A', 'B']), df['b'], df['c'])
In [1697]: df
Out[1697]:
a b c d
0 A 1.0 10.0 1.0
1 B 2.0 20.0 2.0
2 C 3.0 30.0 30.0
3 A 4.0 40.0 4.0
4 B 5.0 50.0 5.0
5 C 6.0 60.0 60.0
6 A 7.0 70.0 7.0
7 B 8.0 80.0 8.0
8 C 9.0 90.0 90.0
9 A 10.0 100.0 10.0
九州編程
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您可以使用isin和np.select：
df['d'] = np.select( (df.a.isin(['A','B']), df.a.eq('C')),
(df.b, df.c), np.nan)
如果a列A,B,C僅包含示例數(shù)據(jù)中所示的值，您可以簡單地使用np.where：
df['d'] = np.where(df.a.isin(['A','B']), df.b, df.c)
# or
# df['d'] = np.where(df.a.eq('C'), df.c, df.b)
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