Question

我的DataFrame有一栏：

import pandas as pd
list=[1,1,4,5,6,6,30,20,80,90]
df=pd.DataFrame({'col1':list})

如何添加一列＆＃39; col2＆＃39;这将包含参考col1的分类信息：

if col1 > 0 and col1 <= 10 then col2 = 'xxx'
if col1 > 10 and col1 <= 50 then col2 = 'yyy'
if col1 > 50 then col2 = 'zzz'

Answer 1

您可以先创建新列col2，然后根据条件更新其值：

df['col2'] = 'zzz'
df.loc[(df['col1'] > 0) & (df['col1'] <= 10), 'loc2'] = 'xxx'
df.loc[(df['col1'] > 10) & (df['col1'] <= 50), 'loc2'] = 'yyy'
print df

输出：

   col1 col2
0     1  xxx
1     1  xxx
2     4  xxx
3     5  xxx
4     6  xxx
5     6  xxx
6    30  yyy
7    20  yyy
8    80  zzz
9    90  zzz

或者，您也可以根据列col1：

应用函数

def func(x):
    if 0 < x <= 10:
        return 'xxx'
    elif 10 < x <= 50:
        return 'yyy'
    return 'zzz'

df['col2'] = df['col1'].apply(func)

，这将产生相同的输出。

在这种情况下，apply方法应该更受欢迎，因为它更快：

%timeit run() # packaged to run the first approach
# 100 loops, best of 3: 3.28 ms per loop
%timeit df['col2'] = df['col1'].apply(func)
# 10000 loops, best of 3: 187 µs per loop

但是，当DataFrame的大小很大时，内置的矢量化操作（即使用屏蔽方法）可能会更快。

Answer 2

您可以按如下方式使用{{3}}：

df['col2'] = pd.cut(df['col1'], bins=[0, 10, 50, float('Inf')], labels=['xxx', 'yyy', 'zzz'])

输出：

   col1 col2
0     1  xxx
1     1  xxx
2     4  xxx
3     5  xxx
4     6  xxx
5     6  xxx
6    30  yyy
7    20  yyy
8    80  zzz
9    90  zzz

Answer 3

2种方法，使用几个loc调用来屏蔽符合条件的行：

In [309]:
df.loc[(df['col1'] > 0) & (df['col1']<= 10), 'col2'] = 'xxx'
df.loc[(df['col1'] > 10) & (df['col1']<= 50), 'col2'] = 'yyy'
df.loc[df['col1'] > 50, 'col2'] = 'zzz'
df

Out[309]:
   col1 col2
0     1  xxx
1     1  xxx
2     4  xxx
3     5  xxx
4     6  xxx
5     6  xxx
6    30  yyy
7    20  yyy
8    80  zzz
9    90  zzz

或使用嵌套np.where：

In [310]:
df['col2'] = np.where((df['col1'] > 0) & (df['col1']<= 10), 'xxx', np.where((df['col1'] > 10) & (df['col1']<= 50), 'yyy', 'zzz'))
df

Out[310]:
   col1 col2
0     1  xxx
1     1  xxx
2     4  xxx
3     5  xxx
4     6  xxx
5     6  xxx
6    30  yyy
7    20  yyy
8    80  zzz
9    90  zzz

如何基于数值变量创建分类变量

3 个答案: