Come creare una nuova colonna basata su una condizione in pandas

Spesso potresti voler creare una nuova colonna in un DataFrame panda in base a determinate condizioni.

Questo tutorial fornisce diversi esempi su come eseguire questa operazione utilizzando il seguente DataFrame:

 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

Esempio 1: crea una nuova colonna con valori binari

Il codice seguente mostra come creare una nuova colonna denominata “Buono” dove il valore è “sì” se i punti in una determinata riga sono maggiori di 20 e “no” altrimenti:

 #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

Esempio 2: crea una nuova colonna con più valori

Il codice seguente mostra come creare una nuova colonna denominata “Buono” dove il valore è:

• “Sì” se punti ≥ 25
• “Forse” se 15 ≤ punti < 25
• “No” se punti < 15

 #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

Esempio 3: creare una nuova colonna in base a un confronto con una colonna esistente

Il codice seguente mostra come creare una nuova colonna chiamata “assist_more” dove il valore è:

• “Sì” se assist > rimbalzi.
• “No”, altrimenti.

 #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

Puoi trovare altri tutorial su Python qui .