Question

我有一个数据框df，其中我尝试根据条件在空的“设置”列中填充值。条件如下：只要相应行中的“ valence_median_split”列的值为“ Low_Valence”，“设置”列的值就必须为“ IN”，在其他所有情况下，则为“ OUT”。

请参见以下示例，以尝试解决此问题：

df.head()

Out[65]: 
              ID Category  Num Vert_Horizon Description  Fem_Valence_Mean  \
0  Animals_001_h  Animals    1            h  Dead Stork              2.40   
1  Animals_002_v  Animals    2            v        Lion              6.31   
2  Animals_003_h  Animals    3            h       Snake              5.14   
3  Animals_004_v  Animals    4            v        Wolf              4.55   
4  Animals_005_h  Animals    5            h         Bat              5.29   

   Fem_Valence_SD  Fem_Av/Ap_Mean  Fem_Av/Ap_SD  Arousal_Mean ...   Contrast  \
0            1.30            3.03          1.47          6.72 ...      68.45   
1            2.19            5.96          2.24          6.69 ...      32.34   
2            1.19            5.14          1.75          5.34 ...      59.92   
3            1.87            4.82          2.27          6.84 ...      75.10   
4            1.56            4.61          1.81          5.50 ...      59.77   

   JPEG_size80   LABL   LABA   LABB  Entropy  Classification  \
0       263028  51.75  -0.39  16.93     7.86                   
1       250208  52.39  10.63  30.30     6.71                   
2       190887  55.45   0.25   4.41     7.83                   
3       282350  49.84   3.82   1.36     7.69                   
4       329325  54.26  -0.34  -0.95     7.82                   

   valence_median_split  temp_selection  set  
0           Low_Valence   Animals_001_h       
1          High_Valence             NaN       
2           Low_Valence   Animals_003_h       
3           Low_Valence   Animals_004_v       
4           Low_Valence   Animals_005_h       

[5 rows x 36 columns]

df['set'] = np.where(df.loc[df['valence_median_split'] == 'Low_Valence'], 'IN', 'OUT') 

ValueError: Length of values does not match length of index

我可以通过使用loc将df分为两个不同的df来完成此操作，但是想知道是否存在使用“ np.where”或类似方法的更优雅的解决方案。

Answer 1

更改为

df['set'] = np.where(df['valence_median_split'] == 'Low_Valence', 'IN', 'OUT')

如果需要.loc

df.loc[df['valence_median_split'] == 'Low_Valence','set']='IN'
df.loc[df['valence_median_split'] != 'Low_Valence','set']='OUT'

基于另一列中相应行的条件值填充数据框的列的最佳方法是什么？

1 个答案: