如何根据另一个列的正或负值创建布尔列

Question

我的数据框具有这样的列：

pattern='[^\d!"#$%*+-:;<=>?@^_`{}|~'[]\]+'

我需要做的是创建一个布尔值列，如果上一列的行中的值为正，则该值为1；如果值为负，则为0。

输出列如下：

184         1
190        -2
272       -14
382       -40
439        20
440        20
797       -45
1108        0
1122       -1
1415       -1
1419        0
1641       -1

以此类推...基本思想是考虑到该值是正数还是负数，该列将与另一列相对应。

我如何在熊猫中做到这一点？

预先感谢

Answer 1

你可以

df[, "new_col"] = np.where(df[,"old_col"]>0,1,0)

Answer 2

df['mycolumn'] > 0

为您提供一组True / False值。您可以直接将其安全：

df['is_positive'] = df['mycolumn'] > 0

或者您使用numpy.where(boolean_list, true_value, false_value)在布尔列表中将True的值替换为true_value，将False的值替换为false_value。

df['is_positive'] = np.where(df['mycolumn'] > 0, 1, 0)