如何根據現有列值在 DataFrame 中建立條件列？

根據現有列值建立條件列

在資料分析中，經常需要建立根據條件決定值的新欄位從現有列派生。考慮這樣的場景：您有一個包含兩列的 DataFrame：“類型”和“設定”，並且您想要新增一個名為“顏色”且遵循特定規則的新欄位。

新增顏色列基於設定值

要建立一個“顏色”列，其中如果“設定”為“Z”，則值為“綠色”，否則為“紅色”，您可以使用以下方法：

import numpy as np

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

此程式碼使用np.where 函數，該函數根據條件選擇值。如果“設定”列值為“Z”，則“顏色”值變為“綠色”；否則，它會變成“紅色”。

使用 np.select 處理更複雜的條件

對於有多個條件的更複雜場景，可以使用 np.select 。例如，假設您要根據以下規則分配顏色：

• 如果“Set”為“Z”且“Type”為“A”，則為“黃色”
• 如果“ Set”是“Z”且“Type”是“B”，則為“藍色”
• 如果“Type”為“紫色” "B"
• "black" 否則

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')

np.select 函數採用條件清單和對應的選擇清單。如果滿足條件，則選擇相關選項；否則，使用預設值。

這些方法提供了多種選項，用於根據現有列值建立條件列，使您能夠有效地操作和分析資料。

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