Wie wende ich mehrere Bedingungen in Arrays mit „np.select' von NumPy an?

Anwenden mehrerer Bedingungen mit Numpys „where“

Die Verwendung der „where“-Funktion von NumPy kann ein leistungsstarkes Werkzeug für die bedingte Auswahl von Elementen in einem Array sein basierend auf bestimmten Kriterien. Allerdings erlaubt die Standardimplementierung von „where“ nur zwei Bedingungen mit entsprechender Ausgabe. Dies kann zu einer Einschränkung werden, wenn es um Szenarien mit mehreren Bedingungen geht.

Um dieses Problem zu beheben, ist die Verwendung der Funktion „np.select“ eine vielseitigere Lösung. „np.select“ ermöglicht die gleichzeitige Auswertung mehrerer Bedingungen und die Zuweisung entsprechender Ausgänge. Lassen Sie uns untersuchen, wie dies auf das Problem der Zuweisung von Energieklassen zu einem DataFrame basierend auf Verbrauchsenergiewerten angewendet werden kann.

Implementierung:

col = 'consumption_energy'
conditions = [ df['consumption_energy'] >= 400, (df['consumption_energy'] < 400) & (df['consumption_energy']> 200), df['consumption_energy'] <= 200 ]
choices = [ "high", 'medium', 'low' ]    
df['energy_class'] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)

Dieser Code erstellt drei Bedingungen basierend auf den Werten in der Spalte „Verbrauchsenergie“:

1. 'Verbrauchsenergie' >= 400: Weist dieser Bedingung „hoch“ zu.
2. 'Verbrauchsenergie' < 400 und 'consumption_energy' > 200: Weist diesem Zustand „mittel“ zu.
3. 'consumption_energy' <= 200: Weist diesem Zustand „niedrig“ zu.

Die Funktion „np.select“ wertet jeden aus Bedingung, und wenn eine Bedingung erfüllt ist, weist es die entsprechende Ausgabe aus der „Auswahl“-Liste zu. Wenn keine der Bedingungen erfüllt ist, wird „nan“ als Standardwert zugewiesen.

Ausgabe:

  consumption_energy  energy_class
0                 459         high
1                 416         high
2                 186          low
3                 250       medium
4                 411         high
5                 210       medium
6                 343       medium
7                 328       medium
8                 208       medium
9                 223       medium

Durch die Verwendung von „np.select“ werden wir haben dem DataFrame erfolgreich Energieklassen basierend auf den angegebenen Bedingungen zugewiesen und bieten so eine vielseitige Möglichkeit, mehrere Bedingungen bei der Auswahl von Elementen in einem Array zu handhaben.

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