기존 열의 값을 기반으로 Pandas에서 새 열을 어떻게 만들 수 있나요?

기존 열에서 선택한 값으로 새 열 만들기

기존 열에서 특정 값을 선택하여 새 열을 채우는 것은 일반적인 데이터 조작 작업. Pandas를 사용하여 Python에서 이를 달성하기 위한 두 가지 접근 방식을 살펴보겠습니다.

방법 1: np.where for Two Choices

선택할 수 있는 옵션이 두 개뿐인 경우 , np.where 함수가 편리한 선택입니다. 제공된 예에서는 Set 열의 값이 'Z'인 경우 '녹색'을 사용하고 그렇지 않으면 '빨간색'을 사용하여 색상 열을 생성하려고 합니다.

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

방법 2: np .select(객관식 선택)

선택 사항이 3개 이상인 시나리오의 경우 np.select는 더 큰 유연성을 제공합니다. 색상 열에 대한 추가 조건을 소개하겠습니다.

• when (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A')에 대한 '노란색'
• (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] ==인 경우 '파란색' 'B')
• 경우의 경우 '보라색' (df['Type'] == 'B')
• 기타 모든 경우의 경우 '검은색'

이 시나리오의 코드는 다음과 같습니다.

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')

이 접근 방식을 사용하면 선택할 조건과 값을 쉽게 사용자 정의하여 적합하게 만들 수 있습니다. 더 복잡한 시나리오를 위한 것입니다.

위 내용은 기존 열의 값을 기반으로 Pandas에서 새 열을 어떻게 만들 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!