熊猫根据条件创建一列

Question

因此，我要添加一个名为'Top Tier'的新列，其中MAKE 'BMW, FORD, BENZ, CHEVROLET'将具有值'Top'，而其他MAKE将具有'Not Top' < / p>

df['Top Tier'] = np.where(df['MAKE']==['FORD', 'BMW', 'BENZ' , 'CHEVROLET], 'Top', 'Not Top')

^这不起作用。我想使用np。

Answer 1

您可以这样操作：

df['Top Tier'] = df['MAKE'].map(lambda x: 'Top' if x in ['FORD','BMW','BENZ','CHEVROLET'] else 'Not Top')

或者这个：

df['Top Tier'] = df['MAKE'].isin(['FORD','BMW','BENZ','CHEVROLET']).replace({True: 'Top', False: 'Not Top'})

Answer 2

根据OP的要求，使用np的解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"MAKE": ['FORD', 'BMW', 'BENZ' , 'CHEVROLET', "SOMETHING ELSE"]})
top_tiers = ["FORD", "BMW", "BENZ" , "CHEVROLET"]
df["Top Tier"] = np.where(df['MAKE'].map(lambda x: x in top_tiers), "Top", "Not Top")
df