Question

我是python的新手，仍然在学习。我非常感谢您可以提供的任何帮助。我的数据框中有五列。我想将S1与S2进行比较，然后根据几个条件，添加一列，其中包含代表每个样本ID更改方式的字符串值。

Id S1   Cat_1  S2   Cat2
25  3   Acq     4   Acq
15  9   Chp     9   Chp
22  4   Acq     5   Frn
34  4   Acq     1   Acq
45  3   Acq     9   Chp

到目前为止，我已经这样做了，但是还不知道如何添加更多条件。

df['new column'] = np.where(df['S2']>df['S1'],'More','no')

What I would like is:
if ['S2']>['S1'] = 'More' 
   OR
if ['S2']<['S1'] = 'Less' 
   OR
if ['S2']=['S1'] = 'Same' 
  OR
if none of the above conditions are true, or if S1 is nan, new column value = 'New'

结果应如下所示：

Id  S1  Cat_1  S2   Cat2  New_column
25  3   Acq     4   Acq    More
15  9   Chp     9   Chp    Same  
22  4   Acq     5   Frn    More  
34  4   Acq     1   Acq    Less
45  3   Acq     9   Chp    More
01              9   Chp    New

谢谢

Answer 1

您可以在false参数的np.where()内连接条件，也可以使用您的条件创建自定义函数，然后将apply与lambda一起传递，我将展示两个选项：< / p>

使用乘法np.where()：

df['new column'] = np.where(df['S1'].isna(),'New',
   np.where(df['S2']>df['S1'],'More',
      np.where(df['S2'] < ['S1'],'Less','Same')))

创建自定义功能：

def my_function(x):
   if x['S1'].isna():
      return 'New'
   elif x['S2'] > x['S1']:
      return "More"
   elif x['S2'] < x['S1']:
      return "Less"
   else:
      return "Same"

df['New column'] = df.apply(lambda x: my_function(x),axis=1)

基于同一数据框中的多个条件创建新列

1 个答案: