Pandas有条件地创建一个序列/数据帧列

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

pyjanitor中的case_when函数是pd.Series.mask的包装器，并为多种条件提供了可链接/方便的形式:

对于单一条件:

df.case_when(
    df.col1 == "Z",  # condition
    "green",         # value if True
    "red",           # value if False
    column_name = "color"
    )

  Type Set  color
1    A   Z  green
2    B   Z  green
3    B   X    red
4    C   Y    red

适用于多种情况:

df.case_when(
    df.Set.eq('Z') & df.Type.eq('A'), 'yellow', # condition, result
    df.Set.eq('Z') & df.Type.eq('B'), 'blue',   # condition, result
    df.Type.eq('B'), 'purple',                  # condition, result
    'black',              # default if none of the conditions evaluate to True
    column_name = 'color'  
)
  Type  Set   color
1    A   Z  yellow
2    B   Z    blue
3    B   X  purple
4    C   Y   black

更多的例子可以在这里找到

2021-10-18 09:11:47

其他回答

如果你在处理海量数据，记忆方法是最好的:

# First create a dictionary of manually stored values
color_dict = {'Z':'red'}

# Second, build a dictionary of "other" values
color_dict_other = {x:'green' for x in df['Set'].unique() if x not in color_dict.keys()}

# Next, merge the two
color_dict.update(color_dict_other)

# Finally, map it to your column
df['color'] = df['Set'].map(color_dict)

当您有许多重复的值时，这种方法将是最快的。我的一般经验法则是记住data_size > 10**4 & n_distinct < data_size/4

在一种情况下，记忆10,000行，不同值不超过2,500。

2019-12-08 18:42:01

这是另一种方法，使用字典将新值映射到列表中的键:

def map_values(row, values_dict):
    return values_dict[row]

values_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4}

df = pd.DataFrame({'INDICATOR': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'VALUE': [10, 9, 8, 7]})

df['NEW_VALUE'] = df['INDICATOR'].apply(map_values, args = (values_dict,))

它看起来像什么:

df
Out[2]: 
  INDICATOR  VALUE  NEW_VALUE
0         A     10          1
1         B      9          2
2         C      8          3
3         D      7          4

当你有很多ifelse类型语句要执行时(例如，很多唯一值要替换)，这种方法非常强大。

当然你可以这样做:

df['NEW_VALUE'] = df['INDICATOR'].map(values_dict)

但在我的机器上，这种方法比上面的apply方法慢三倍多。

你也可以使用dict.get:

df['NEW_VALUE'] = [values_dict.get(v, None) for v in df['INDICATOR']]

2017-02-15 21:43:16

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

2021-07-02 08:17:27

如果你只有两种选择:

df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')

例如,

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set':list('ZZXY')})
df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')
print(df)

收益率

  Set Type  color
0   Z    A  green
1   Z    B  green
2   X    B    red
3   Y    C    red

如果你有两个以上的条件，那么使用np.select。例如，如果你想要颜色

黄色时(df['设置']= = ' Z ') & (df(“类型”)= =“一”) 否则蓝色当(df['设置']= = ' Z ') & (df(“类型”)= = ' B ') 否则为紫色，当(df['Type'] == 'B') 否则黑,

然后使用

df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set':list('ZZXY')})
conditions = [
    (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A'),
    (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'B'),
    (df['Type'] == 'B')]
choices = ['yellow', 'blue', 'purple']
df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black')
print(df)

的收益率

  Set Type   color
0   Z    A  yellow
1   Z    B    blue
2   X    B  purple
3   Y    C   black

2013-11-11 19:03:15