如何使用 NumPy 在 DataFrame 中创建带有条件值的新列？

使用条件值创建新列

分析数据时，可能需要创建新列，其中的值是根据条件选择的现有的列。这允许您对数据进行分类或转换以进行进一步分析或可视化。这里有两种方法：

np.where 有两种选择：

如果您需要根据现有列仅在两个值之间进行选择，您可以使用 np .where 函数。例如，要在数据框中创建一个“颜色”列，其中“Set=='Z'”则为“color='green'”，否则为“color='red'”，您可以使用：

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

np.select 用于多个条件：

如果在选择值时要考虑两个以上的条件，则可以使用 np.select 功能。例如，要基于多个条件创建“颜色”列：

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')

通过使用 np.where 或 np.select，您可以轻松创建具有条件值的新列，从而提供数据操作和操作的灵活性从您的数据中获得更深入的见解。

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