Question

好的，我用一个新示例编辑了这个问题。

我无法在数据框中填充新列imshow(z, aspect=gx.ptp() / gy.ptp()) show() # needed if you try this in PyCharm。

＃我使用了其中一个答案的示例：

df['Colour']

使用此代码，我想创建一个名为'Colour'的新列，并用d = {"symbol":["Heart", "Heart", "Diamond", "Spade"], "symbol2":["Heart","Diamond", "Spade", "Spade"]}` df_s = pd.DataFrame(d) df_s['color'] = df_s['symbol'].map(lambda x: 'Correct' if x == df_s['symbol2'] else 'Wrong')或'Correct'的值填充空白。

但是我只得到错误：

'Wrong'

我做错了什么？

编辑：错误保持不变。

Answer 1

假设您的数据框具有以下结构：

d = {"symbol":["Heart", "Heart", "Diamond", "Spade"]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

    symbol
0    Heart
1    Heart
2  Diamond
3    Spade

您可以在“符号”列上使用.map以获得所需的结果：

df['color'] = df['symbol'].map(lambda x: 'red' if x == 'Heart' else 'not red')
print(df)

    symbol    color
0    Heart      red
1    Heart      red
2  Diamond  not red
3    Spade  not red

编辑

基于OP的新修改，以防万一需要考虑多列的情况，最好按行使用.apply：

df_s['color'] = df_s.apply(lambda r: 'red' if r[0]=='Heart' and r[1]=='Heart' else 'not red', axis=1)

要检查两列是否相同（可以使用相同的逻辑）：

df_s.apply(lambda r: 'correct' if r[0]==r[1] else 'wrong', axis=1)

如果您要检查所有列或更多，然后2：

df_s.apply(lambda r: 'correct' if len(set(r)) == 1 else 'wrong', axis=1)

如果一行中的所有列都相同，则该行的set()的长度为1。

Answer 2

问题是您想查看每一行中的值，并且如果该行中的值等于"Heart"，则想对其进行处理。但是，您正在做的是看整个系列，而python不知道该怎么做（何时正确，应该这样做？如果所有元素都正确（a.all()）或至少一个（a.any()或...）。

要实现您的要求，可以执行以下操作：

df.loc[df['symbole'] == 'Heart', 'Colour'] = 'red'
df.loc[df['symbole'] != 'Heart', 'Colour'] = 'not red'

有关更多方法，请参见以下答案：

Using conditional to generate new column in pandas dataframe

Pandas conditional creation of a series/dataframe column

Answer 3

您还可以使用熊猫套用：

df['color'] = df.apply(lambda row: (   
                                      'red'
                                       if row['symbole'] == 'Heart'
                                       else 'not red',
                                       axis=1
                                   )

将值放在数据框列中

3 个答案:

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