Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Lajur Bersyarat dalam DataFrame Berdasarkan Nilai Lajur Sedia Ada?

Mencipta Lajur Bersyarat Berdasarkan Nilai Lajur Sedia Ada

Dalam analisis data, selalunya perlu membuat lajur baharu yang nilainya ditentukan berdasarkan syarat diperoleh daripada lajur sedia ada. Pertimbangkan senario di mana anda mempunyai DataFrame dengan dua lajur: "Jenis" dan "Tetapkan," dan anda ingin menambah lajur baharu yang dipanggil "warna" yang mengikut peraturan tertentu.

Menambah Lajur Warna Berdasarkan Nilai Set

Untuk mencipta lajur "warna" dengan nilai "hijau" jika "Set" ialah "Z" dan "merah" sebaliknya, anda boleh menggunakan pendekatan berikut:

import numpy as np

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

Kod ini menggunakan fungsi np.where, yang memilih nilai berdasarkan syarat. Jika nilai lajur "Tetapkan" ialah "Z", nilai "warna" menjadi "hijau"; jika tidak, ia menjadi "merah."

Menggunakan np.select untuk Keadaan Lebih Kompleks

Untuk senario yang lebih kompleks di mana anda mempunyai berbilang syarat, anda boleh menggunakan np.select . Sebagai contoh, katakan anda ingin menetapkan warna mengikut peraturan berikut:

• "kuning" jika kedua-dua "Set" ialah "Z" dan "Jenis" ialah "A"
• "biru" jika "Set" ialah "Z" dan "Jenis" ialah "B"
• "ungu" jika "Jenis" ialah "B"
• "hitam" sebaliknya

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')

Fungsi np.select mengambil senarai syarat dan senarai pilihan yang sepadan. Jika syarat dipenuhi, pilihan yang berkaitan dipilih; jika tidak, nilai lalai digunakan.

Kaedah ini menyediakan pilihan serba boleh untuk membuat lajur bersyarat berdasarkan nilai lajur sedia ada, membolehkan anda memanipulasi dan menganalisis data anda dengan cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Lajur Bersyarat dalam DataFrame Berdasarkan Nilai Lajur Sedia Ada?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!