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

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

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

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

2017-02-08 13:04:29

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

2019-03-06 17:51:55