Question

我在Pandas中有数据框，例如：

Col1 Col2
A     1 
B     2
C     3

现在，如果我想再添加一个名为Col3的列，并且该值基于Col2。在式中，如果Col2> 1，然后Col3为0，否则为1.所以，在上面的例子中。输出将是：

Col1 Col2 Col3
A    1    1
B    2    0
C    3    0

关于如何实现这一目标的任何想法？

Answer 1

你只是做了相反的比较。 if Col2 <= 1。这将返回一个布尔值系列，其值为False，大于1，True值为另一个。如果您将其转换为int64 dtype，则True变为1而False变为0，

df['Col3'] = (df['Col2'] <= 1).astype(int)

如果您想要一个更通用的解决方案，您可以根据Col3的值为Col2分配任何数字，您应该执行以下操作：

df['Col3'] = df['Col2'].map(lambda x: 42 if x > 1 else 55)

或者：

df['Col3'] = 0
condition = df['Col2'] > 1
df.loc[condition, 'Col3'] = 42
df.loc[~condition, 'Col3'] = 55

Answer 2

我发现将列添加到DataFrame的最简单方法是使用＆＃34; add＆＃34;功能。这是一段代码，也是输出到CSV文件的代码片段。请注意，包括＆＃34;列＆＃34;参数允许您设置列的名称（恰好与我用作数据源的np.array的名称相同）。

#  now to create a PANDAS data frame
df = pd.DataFrame(data = FF_maxRSSBasal, columns=['FF_maxRSSBasal'])
# from here on, we use the trick of creating a new dataframe and then "add"ing it
df2 = pd.DataFrame(data = FF_maxRSSPrism, columns=['FF_maxRSSPrism'])
df = df.add( df2, fill_value=0 )
df2 = pd.DataFrame(data = FF_maxRSSPyramidal, columns=['FF_maxRSSPyramidal'])
df = df.add( df2, fill_value=0 )
df2 = pd.DataFrame(data = deltaFF_strainE22, columns=['deltaFF_strainE22'])
df = df.add( df2, fill_value=0 )
df2 = pd.DataFrame(data = scaled, columns=['scaled'])
df = df.add( df2, fill_value=0 )
df2 = pd.DataFrame(data = deltaFF_orientation, columns=['deltaFF_orientation'])
df = df.add( df2, fill_value=0 )
#print(df)
df.to_csv('FF_data_frame.csv')

在Pandas DataFrame Python中添加新列

2 个答案: