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基于條件的新列值

基于條件的新列值

慕尼黑的夜晚無繁華 2023-12-20 16:12:15
我有一個這樣的數(shù)據(jù)集。df = pd.DataFrame({"A" :[1,1,3,4], "B": [1,3,2,2]})我想創(chuàng)建一個新列,如果 A = 1 & B =(1,3) 我使用,.loc則類型為 1 的 C ,我的代碼是df.loc[(df['A'] == 1)&(df['B'] == 1), 'C'] = 'type 1'df.loc[(df['A'] == 1)&(df['B'] == 3), 'C'] = 'type 1'上面的方法有效,但是當(dāng)我使用時df.loc[(df['A'] == 1)&(df['B'] == (1,3)), 'C'] = 'type 1'什么也沒有發(fā)生,它沒有顯示錯誤,列也沒有更新。預(yù)期輸出是A   B   C1   1   type 11   3   type 13   2   Nan4   2   Nan還有其他辦法嗎?提前致謝
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3 回答

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臨摹微笑

TA貢獻(xiàn)1982條經(jīng)驗 獲得超2個贊

使用numpy.where


In [1517]: import numpy as np

In [1518]: df['C'] = np.where(df.A.eq(1) & df.B.isin([1,3]), 'type 1', np.nan)


In [1519]: df

Out[1519]:?

? ?A? B? ? ? ?C

0? 1? 1? type 1

1? 1? 3? type 1

2? 3? 2? ? ?nan

3? 4? 2? ? ?nan


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反對 回復(fù) 2023-12-20
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慕森王

TA貢獻(xiàn)1777條經(jīng)驗 獲得超3個贊

其他方法可能是嘗試使用.eval類似于此處的答案:

df.loc[df.eval('A?==1?and?B?in?[1,3]'),?'C']=?'type?1'

如果您想修復(fù)現(xiàn)有的代碼,您可以嘗試用以下命令分隔|

df.loc[(df['A']?==?1)&((df['B']?==1)?|?(df['B']?==3)),?'C']?=?'type?1'


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反對 回復(fù) 2023-12-20
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繁星coding

TA貢獻(xiàn)1797條經(jīng)驗 獲得超4個贊

這是一個可能的解決方案,除了 pandas 之外不使用任何庫:

df['C'] = pd.Series(index=range(len(df)), dtype='float')
df['C'][df['A'] == 1 & df['B'].isin((1, 3))] = 'type 1'


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反對 回復(fù) 2023-12-20
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