Wie kann ich mit NumPy neue Spalten mit bedingten Werten in DataFrames erstellen?

Erstellen einer neuen Spalte mit bedingten Werten

Bei der Analyse von Daten kann es erforderlich sein, neue Spalten zu erstellen, auf deren Grundlage die Werte ausgewählt werden vorhandene Spalten. Dadurch können Sie Daten zur weiteren Analyse oder Visualisierung kategorisieren oder umwandeln. Hier sind zwei Ansätze:

np.where für zwei Auswahlmöglichkeiten:

Wenn Sie basierend auf einer vorhandenen Spalte nur zwischen zwei Werten wählen müssen, können Sie np verwenden .where-Funktion. Um beispielsweise eine „Farb“-Spalte in einem Datenrahmen zu erstellen, in der „Farbe=‘grün‘“ ist, wenn „Set==‘Z‘“ und „Farbe=‘rot‘“, andernfalls, können Sie Folgendes verwenden:

df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')

np.select für mehrere Bedingungen:

Wenn Sie bei der Auswahl von Werten mehr als zwei Bedingungen berücksichtigen müssen, können Sie die Funktion np.select verwenden. So erstellen Sie beispielsweise eine „Farb“-Spalte basierend auf mehreren Bedingungen:

conditions = [
    (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A'),
    (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'B'),
    (df['Type'] == 'B')]
choices = ['yellow', 'blue', 'purple']
df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black')

Durch die Verwendung von np.where oder np.select können Sie ganz einfach neue Spalten mit bedingten Werten erstellen, was Flexibilität bei der Datenbearbeitung bietet Ermöglicht tiefere Erkenntnisse aus Ihren Daten.

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