Question

此问题是Pandas conditional creation of a series/dataframe column的扩展。如果我们有这个数据帧：

    Col1       Col2
1    A          Z
2    B          Z           
3    B          X
4    C          Y
5    C          W

我们想做相同的事情：

if Col2 in ('Z','X') then Col3 = 'J' 
else if Col2 = 'Y' then Col3 = 'K'
else Col3 = {value of Col1}

我怎么能这样做？

Answer 1

您可以将loc与isin和fillna：

一起使用

String[] array;

Answer 2

尝试使用np.where：outcome = np.where(condition, true, false)

  df["Col3"] = np.where(df['Col2'].isin(['Z','X']), "J", np.where(df['Col2'].isin(['Y']), 'K', df['Col1']))

  Col1 Col2 Col3
1    A    Z    J
2    B    Z    J
3    B    X    J
4    C    Y    K
5    C    W    C

Answer 3

当您有多个if条件时，一种简单（但可能效率低下）的方法可能会很有用。就像您尝试根据四分位数将值放入（例如）四个存储桶中一样。

df保存您的数据，col1具有值，col2应具有存储桶的值（1,2,3,4）夸脱的边界为25％，50％和75％。试试这个

创建一个虚拟列表作为dummy = []
使用以下命令遍历数据框：对于df.iterrows（）中的索引行：
设置if条件，例如：if row [col1] <= quart [0]：＃25％
在if下的dummy中添加适当的值：dummy.append（1）
嵌套的if-elif可以处理附加到虚拟对象的所有必需的可选值。
将虚拟对象添加为列：df [col2] =虚拟

您可以通过A = df.describe（）找到四分位数，然后打印（A [col1]）

Pandas有条件地创建新的dataframe列

3 个答案: