Wie füge ich mit Numpy „where“ eine Spalte zu einem DataFrame mit mehr als zwei Bedingungen hinzu?

Numpy „where“ mit mehreren Bedingungen: Behandlung von drei Bedingungen

Problembeschreibung:

Das Hinzufügen einer neuen Spalte zu einem Datenrahmen basierend auf mehreren Bedingungen wird schwierig, wenn mehr als zwei Bedingungen vorliegen. Das gegebene Szenario erfordert die Erstellung einer Spalte „energy_class“ mit „hohen“, „mittleren“ oder „niedrigen“ Werten basierend auf den Werten der Spalte „consumption_energy“.

Lösung:

Obwohl numpy.where nur zwei Bedingungen verarbeiten kann, löst eine clevere Problemumgehung mit numpy.select das Problem.

Python-Code:

<code class="python"># Define column and conditions
col = 'consumption_energy'
conditions = [df2[col] >= 400, (df2[col] < 400) & (df2[col] > 200), df2[col] <= 200]

# Define choices for conditions
choices = ["high", 'medium', 'low']

# Add "energy_class" column with np.select
df2["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)</code>

Beispielausgabe:

  consumption_energy energy_class
0                 459         high
1                 416         high
2                 186          low
3                 250       medium
4                 411         high
5                 210       medium
6                 343       medium
7                 328       medium
8                 208       medium
9                 223       medium

Zusätzlicher Hinweis:

default=np.nan weist Zeilen NaN-Werte zu, die keine Bedingungen erfüllen . Sie können dies an Ihre Bedürfnisse anpassen.

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