如何根据现有列值在 DataFrame 中创建条件列？

根据现有列值创建条件列

在数据分析中，经常需要创建根据条件确定值的新列从现有列派生。考虑这样的场景：您有一个包含两列的 DataFrame：“类型”和“设置”，并且您想要添加一个名为“颜色”且遵循特定规则的新列。

添加颜色列基于设置值

要创建一个“颜色”列，其中如果“设置”为“Z”，则值为“绿色”，否则为“红色”，您可以使用以下方法：

import numpy as np

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

此代码使用 np.where 函数，该函数根据条件选择值。如果“设置”列值为“Z”，则“颜色”值变为“绿色”；否则，它会变成“红色”。

使用 np.select 处理更复杂的条件

对于有多个条件的更复杂场景，可以使用 np.select 。例如，假设您要根据以下规则分配颜色：

• 如果“Set”为“Z”且“Type”为“A”，则为“黄色”
• 如果“Set”是“Z”且“Type”是“B”，则为“蓝色”
• 如果“Type”为“紫色” "B"
• "black" 否则

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')

np.select 函数采用条件列表和相应的选择列表。如果满足条件，则选择相关选项；否则，使用默认值。

这些方法提供了多种选项，用于根据现有列值创建条件列，使您能够有效地操作和分析数据。

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