我如何添加一个颜色列到下面的数据框架，使颜色='绿色'如果设置== 'Z'，和颜色='红色'否则?
Type Set
1 A Z
2 B Z
3 B X
4 C Y
当前回答
另一种实现这一目标的方法是
df['color'] = df.Set.map( lambda x: 'red' if x == 'Z' else 'green')
其他回答
您可以简单地使用强大的.loc方法，并根据需要使用一个或多个条件(使用pandas=1.0.5进行测试)。
代码总结:
df=pd.DataFrame(dict(Type='A B B C'.split(), Set='Z Z X Y'.split()))
df['Color'] = "red"
df.loc[(df['Set']=="Z"), 'Color'] = "green"
#practice!
df.loc[(df['Set']=="Z")&(df['Type']=="B")|(df['Type']=="C"), 'Color'] = "purple"
解释:
df=pd.DataFrame(dict(Type='A B B C'.split(), Set='Z Z X Y'.split()))
# df so far:
Type Set
0 A Z
1 B Z
2 B X
3 C Y
添加“color”列，并将所有值设置为“red”
df['Color'] = "red"
应用你的单一条件:
df.loc[(df['Set']=="Z"), 'Color'] = "green"
# df:
Type Set Color
0 A Z green
1 B Z green
2 B X red
3 C Y red
或者多重条件:
df.loc[(df['Set']=="Z")&(df['Type']=="B")|(df['Type']=="C"), 'Color'] = "purple"
你可以在这里阅读Pandas逻辑运算符和条件选择: Pandas中用于布尔索引的逻辑运算符
一个使用np.select的更简洁的方法:
a = np.array([['A','Z'],['B','Z'],['B','X'],['C','Y']])
df = pd.DataFrame(a,columns=['Type','Set'])
conditions = [
df['Set'] == 'Z'
]
outputs = [
'Green'
]
# conditions Z is Green, Red Otherwise.
res = np.select(conditions, outputs, 'Red')
res
array(['Green', 'Green', 'Red', 'Red'], dtype='<U5')
df.insert(2, 'new_column',res)
df
Type Set new_column
0 A Z Green
1 B Z Green
2 B X Red
3 C Y Red
df.to_numpy()
array([['A', 'Z', 'Green'],
['B', 'Z', 'Green'],
['B', 'X', 'Red'],
['C', 'Y', 'Red']], dtype=object)
%%timeit conditions = [df['Set'] == 'Z']
outputs = ['Green']
np.select(conditions, outputs, 'Red')
134 µs ± 9.71 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
df2 = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC')*1000000, 'Set':list('ZZXY')*1000000})
%%timeit conditions = [df2['Set'] == 'Z']
outputs = ['Green']
np.select(conditions, outputs, 'Red')
188 ms ± 26.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
下面的方法比这里计时的方法慢，但是我们可以基于多个列的内容计算额外的列，并且可以为额外的列计算两个以上的值。
使用“Set”列的简单示例:
def set_color(row):
if row["Set"] == "Z":
return "red"
else:
return "green"
df = df.assign(color=df.apply(set_color, axis=1))
print(df)
Set Type color
0 Z A red
1 Z B red
2 X B green
3 Y C green
考虑到更多颜色和更多列的例子:
def set_color(row):
if row["Set"] == "Z":
return "red"
elif row["Type"] == "C":
return "blue"
else:
return "green"
df = df.assign(color=df.apply(set_color, axis=1))
print(df)
Set Type color
0 Z A red
1 Z B red
2 X B green
3 Y C blue
编辑(21/06/2019):使用plydata
也可以使用plydata来做这类事情(不过，这似乎比使用assign和apply还要慢)。
from plydata import define, if_else
简单的if_else:
df = define(df, color=if_else('Set=="Z"', '"red"', '"green"'))
print(df)
Set Type color
0 Z A red
1 Z B red
2 X B green
3 Y C green
嵌套if_else:
df = define(df, color=if_else(
'Set=="Z"',
'"red"',
if_else('Type=="C"', '"green"', '"blue"')))
print(df)
Set Type color
0 Z A red
1 Z B red
2 X B blue
3 Y C green
如果只有两个选择，请使用np.where()
df = pd.DataFrame({'A':range(3)})
df['B'] = np.where(df.A>2, 'yes', 'no')
如果你有超过2个选择，也许apply()可以工作 输入
arr = pd.DataFrame({'A':list('abc'), 'B':range(3), 'C':range(3,6), 'D':range(6, 9)})
arr是
A B C D
0 a 0 3 6
1 b 1 4 7
2 c 2 5 8
如果你想让列E等于arr。A ==' A '然后arr。B elif arr。A=='b' then arr. c elif arr。A == 'c'则arr。解析:选D
arr['E'] = arr.apply(lambda x: x['B'] if x['A']=='a' else(x['C'] if x['A']=='b' else(x['D'] if x['A']=='c' else 1234)), axis=1)
最后是arr
A B C D E
0 a 0 3 6 0
1 b 1 4 7 4
2 c 2 5 8 8
列表推导式是有条件地创建另一列的另一种方法。如果您在列中使用对象dtype，就像您的示例一样，列表推导式通常优于大多数其他方法。
示例列表理解:
df['color'] = ['red' if x == 'Z' else 'green' for x in df['Set']]
%时间它测试：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set':list('ZZXY')})
%timeit df['color'] = ['red' if x == 'Z' else 'green' for x in df['Set']]
%timeit df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')
%timeit df['color'] = df.Set.map( lambda x: 'red' if x == 'Z' else 'green')
1000 loops, best of 3: 239 µs per loop
1000 loops, best of 3: 523 µs per loop
1000 loops, best of 3: 263 µs per loop
