3 つ以上の条件を指定して Numpy「where」を使用して DataFrame に列を追加する方法

複数の条件を持つ Numpy "where": 3 つの条件に対処する

問題の説明:

3 つ以上の条件に直面すると、複数の条件に基づいてデータフレームに新しい列を追加することが困難になります。指定されたシナリオでは、「consumption_energy」列の値に基づいて、「high」、「medium」、または「low」の値を持つ「energy_class」列を作成する必要があります。

解決策:

numpy.where は 2 つの条件しか処理できませんが、numpy.select を使用する賢い回避策により問題が解決されます。

Python コード:

<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>

出力例:

  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

追加メモ:

default=np.nan は、条件を満たさない行に NaN 値を割り当てます。 。ニーズに合わせてカスタマイズできます。

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