Wie verwende ich NumPy „where“ mit mehreren Bedingungen?

Numpy „where“ mit mehreren Bedingungen

Im Kontext der Datenanalyse ist es oft notwendig, benutzerdefinierte Bedingungen zu definieren und entsprechend unterschiedliche zuzuweisen Werte basierend auf diesen Bedingungen. Die „where“-Funktion von Numpy kann zur Bewältigung solcher Szenarien verwendet werden. Beim Umgang mit mehreren Bedingungen treten jedoch Herausforderungen auf.

Ein konkreter Fall besteht darin, einem Datenrahmen „df_energy“ eine neue Spalte „energy_class“ hinzuzufügen. Die „energy_class“-Werte werden basierend auf den folgenden Bedingungen zugewiesen:

• „hoch“, wenn der „consumption_energy“-Wert größer als 400 ist
• „mittel“, wenn der „consumption_energy“-Wert ist liegt zwischen 200 und 400
• „niedrig“, wenn der „consumption_energy“-Wert weniger als 200 beträgt

Das aufgetretene Problem bestand darin, dass die Funktion np.where normalerweise nur zwei Bedingungen unterstützt.

Um dieses Problem zu beheben, kann die „select“-Funktion von Numpy verwendet werden. Hier ist ein Beispiel:

<code class="python">col         = 'consumption_energy'
conditions  = [ df2[col] >= 400, (df2[col] < 400) & (df2[col]> 200), df2[col] <= 200 ]
choices     = [ "high", 'medium', 'low' ]
    
df2["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)</code>

Dieses Code-Snippet verwendet „np.select“, um mehrere Bedingungen auszuwerten und Werte aus der entsprechenden „Auswahl“-Liste zuzuweisen. Der Parameter „default“ wird verwendet, um alle Fälle zu behandeln, die die angegebenen Bedingungen nicht erfüllen.

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