如何根据 pandas 中的条件创建新列

通常，您可能希望根据某些条件在 pandas DataFrame 中创建新列。

本教程提供了几个示例，说明如何使用以下 DataFrame 执行此操作：

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame
df

rating points assists rebounds
0 90 25 5 11
1 85 20 7 8
2 82 14 7 10
3 88 16 8 6
4 94 27 5 6
5 90 20 7 9
6 76 12 6 6
7 75 15 9 10
8 87 14 9 10
9 86 19 5 7

示例 1：创建一个包含二进制值的新列

以下代码显示如何创建一个名为“Good”的新列，如果给定行中的点大于 20，则值为“yes”，否则值为“no”：

 #create new column titled 'Good'
df['Good'] = np. where (df['points']>20, ' yes ', ' no ')

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds Good
0 90 25 5 11 yes
1 85 20 7 8 no
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 no
4 94 27 5 6 yes
5 90 20 7 9 no
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 no
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 no

示例 2：创建包含多个值的新列

以下代码显示如何创建一个名为“Good”的新列，其值为：

• 如果分数 ≥ 25，则“是”
• 如果 15 ≤ 分 < 25，则“也许”
• 如果分数 < 15，则“否”

 #define function for classifying players based on points
def f(row):
    if row['points'] < 15:
        val = 'no'
    elif row['points'] < 25:
        val = 'maybe'
    else :
        val = 'yes'
    return val

#create new column 'Good' using the function above
df['Good'] = df. apply (f, axis=1)

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds Good
0 90 25 5 11 yes
1 85 20 7 8 maybe
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 maybe
4 94 27 5 6 yes
5 90 20 7 9 maybe
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 maybe
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 maybe

示例 3：根据与现有列的比较创建新列

以下代码显示如何创建一个名为“assist_more”的新列，其值为：

• 如果助攻 > 篮板，则“是”。
• 否则就说“不”。

 #create new column titled 'assist_more'
df['assist_more'] = np. where (df['assists']>df['rebounds'], ' yes ', ' no ')

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds assist_more
0 90 25 5 11 no
1 85 20 7 8 no
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 yes
4 94 27 5 6 no
5 90 20 7 9 no
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 no
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 no

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