Pandas: buat kolom baru menggunakan beberapa kondisi if else

Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk membuat kolom baru di pandas DataFrame menggunakan beberapa kondisi if else:

 #define conditions
conditions = [
    (df[' column1 '] == ' A ') & (df[' column2 '] < 20 ),
    (df[' column1 '] == ' A ') & (df[' column2 '] >= 20 ),
    (df[' column1 '] == ' B ') & (df[' column2 '] < 20 ),
    (df[' column1 '] == ' B ') & (df[' column2 '] >= 20 )
]

#define results
results = [' result1 ', ' result2 ', ' result3 ', ' result4 ']

#create new column based on conditions in column1 and column2
df[' new_column '] = np. select (conditions, results)

Contoh khusus ini membuat kolom bernama new_column yang nilainya didasarkan pada nilai kolom1 dan kolom2 di DataFrame.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: Membuat Kolom Baru Menggunakan Beberapa Kondisi If Else di Pandas

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [15, 18, 22, 24, 12, 17, 20, 28]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 15
1 to 18
2 to 22
3 to 24
4 B 12
5 B 17
6 B 20
7 B 28

Sekarang katakanlah kita ingin membuat kolom baru bernama class yang mengklasifikasikan setiap pemain ke dalam salah satu dari empat grup berikut:

• Bad_A jika timnya A dan poin <20
• Baik_A jika timnya A dan poin ≥ 20
• Bad_B jika timnya B dan poin <20
• Baik_B jika timnya B dan poin ≥ 20

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk melakukan ini:

 import numpy as np

#define conditions
conditions = [
    (df[' team '] == ' A ') & (df[' points '] < 20 ),
    (df[' team '] == ' A ') & (df[' points '] >= 20 ),
    (df[' team '] == ' B ') & (df[' points '] < 20 ),
    (df[' team '] == ' B ') & (df[' points '] >= 20 )
]

#define results
results = [' Bad_A ', ' Good_A ', ' Bad_B ', ' Good_B ']

#create new column based on conditions in column1 and column2
df[' class '] = np. select (conditions, results)

#view updated DataFrame
print (df)

  team points class
0 A 15 Bad_A
1 A 18 Bad_A
2 A 22 Good_A
3 A 24 Good_A
4 B 12 Bad_B
5 B 17 Bad_B
6 B 20 Good_B
7 B 28 Good_B

Kolom baru bernama class menampilkan peringkat setiap pemain berdasarkan nilai pada kolom tim dan poin .

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap untuk fungsi NumPy select() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Pandas: cara membuat kolom boolean berdasarkan kondisi
Pandas : Cara menghitung nilai pada kolom dengan syarat
Pandas: cara menggunakan Groupby dan menghitung secara kondisional