Pandas基于对具有多个条件的另一列的评估来创建列

Question

我想基于使用pandas对另一列的评估来创建一列布尔值。理想情况下，我想用类似于我所复制的语法来做这件事，但如果这不可能，我会接受其他建议。

df是一个pandas数据帧。 AggRow是一组带有整数的数据。

所以，我有AggRow的数据有一系列的值。我可以基于单个标准成功创建一个新列，conditionmet，如果我希望在AggRow小于或等于6001的任何地方，conditionmet为True：

conditionmet = df['AggRow'] <= 6001

但是如果我希望如果AggRow是＆lt; = 6001或者介于10001和10009之间，则conditionmet是真的，我遇到了麻烦。以下表达式仅针对第一个条件产生conditionmet = True，即，AggRow <= 6001，显然忽略了我告诉它关于10001和10009的内容。

conditionmet = ((df['AggRow'] <= 6001) | ((df['AggRow'] >= 10001) & (df['AggRow'] <= 10009)))

如果AggRow＆lt; = 6001或AggRow都＆gt; = 10001且＆lt; = 10009，我如何使conditionmet = True？同样，我想要一个使用类似语法的答案，如果可能的话。谢谢。

Answer 1

尝试使用.loc，这将在满足条件的情况下使用True填充“conditionmet”列。

df.loc[(df['AggRow'] <= 6001)
      |((df['AggRow'] <= 10009)
       &(df['AggRow'] >= 10001)), 'conditionmet'] = 'True'

如果你想要：'/ p>，你也可以用'假'填写NaN（也就是你的上述条件不符合的每条记录）。

df.fillna('False')