如何使用具有两个以上条件的 Numpy'where” 将列添加到 DataFrame？

具有多个条件的 Numpy“where”：解决三个条件

问题描述：

当面对两个以上的条件时，基于多个条件向数据帧添加新列变得具有挑战性。给定场景要求根据“conspiration_energy”列的值创建具有“高”、“中”或“低”值的“energy_class”列。

解决方案：

虽然 numpy.where 只能处理两个条件，但使用 numpy.select 的巧妙解决方法可以解决该问题。

Python 代码：

<code class="python"># Define column and conditions
col = 'consumption_energy'
conditions = [df2[col] >= 400, (df2[col] < 400) & (df2[col] > 200), df2[col] <= 200]

# Define choices for conditions
choices = ["high", 'medium', 'low']

# Add "energy_class" column with np.select
df2["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)</code>

示例输出：

  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

附加说明：

default=np.nan 将 NaN 值分配给不满足任何条件的行。您可以自定义它以满足您的需求。

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