有条件地将1或0设置为新的Pandas列

Question

一个非常简单的熊猫问题：

如果我有这样的数据框：

   hour
 0  0
 1  1
 2  1
 3  2
 4  2
  ...

我想创建一个新的'午餐'列，如果11＆lt; = hour＆lt; = 1则值为1，否则，最好和计算最快的方法是什么？

Answer 1

你可以使用矢量化方法（减号运算符在这里取消布尔掩码）：

df['lunch'] = (-df.hour.isin(range(2,11))).astype(int)

Out[368]:
   hour  lunch
0     0      1
1     1      1
2     1      1
3     2      0
4     2      0

Answer 2

你可以

In [231]: df['lunch'] = (df['hour']<=11) & (df['hour']<=1)

In [232]: df['lunch']
Out[232]:
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: lunch, dtype: bool

In [233]: df['lunch'].astype(int)
Out[233]:
0    1
1    1
2    1
3    0
4    0
Name: lunch, dtype: int32

Answer 3

尝试：

>>> df['lunch']=df['hour'].apply(lambda x: 1 if x >= 11 or x <= 1 else 0)
>>> df
   hour  lunch
0     0      1
1     1      1
2     1      1
3     2      0
4     2      0