如何根据现有列的值在 Pandas 中创建新列？

使用从现有列中选择的值创建新列

从现有列中选择特定值来填充新列是常见的数据操作任务。让我们探索使用 Pandas 在 Python 中实现此目的的两种方法。

方法 1：np.where 用于两个选择

当只有两个选项可供选择时， np.where 函数是一个方便的选择。在提供的示例中，我们希望为 Set 列中等于“Z”和“红色”的值创建一个带有“绿色”的颜色列。

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

方法 2：np .select 用于多项选择

对于有两个以上选择的场景，np.select 提供了更大的灵活性。让我们介绍一下颜色列的更多条件：

• 'yellow' for when (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A')
• 'blue' 表示当 (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'B')
• '紫色' 表示 (df['Type'] == 'B')
• '黑色' 表示所有其他情况

该场景的代码如下：

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')

这种方法可以轻松自定义要选择的条件和值，使得适合更复杂的场景。

以上是如何根据现有列的值在 Pandas 中创建新列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！