Pandas의 조건을 기반으로 새 열을 만드는 방법

특정 조건에 따라 Pandas DataFrame에 새 열을 생성하려는 경우가 종종 있습니다.

이 튜토리얼에서는 다음 DataFrame을 사용하여 이를 수행하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공합니다.

 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

예 1: 이진 값을 사용하여 새 열 만들기

다음 코드는 주어진 행의 포인트가 20보다 크면 값이 “yes”이고 그렇지 않으면 “no”인 “Good”이라는 새 열을 만드는 방법을 보여줍니다.

 #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

예 2: 여러 값이 포함된 새 열 만들기

다음 코드는 값이 다음과 같은 “Good”이라는 새 열을 만드는 방법을 보여줍니다.

• 포인트가 25점 이상인 경우 “예”입니다.
• 15 ≤ 포인트 < 25인 경우 “아마도”
• 점수가 15점 미만인 경우 “아니요”

 #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

예시 3: 기존 열과의 비교를 기반으로 새 열 만들기

다음 코드는 값이 다음과 같은 “assist_more”라는 새 열을 만드는 방법을 보여줍니다.

• 어시스트 > 리바운드인 경우 “예”입니다.
• 그렇지 않으면 ‘아니요’.

 #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

여기에서 더 많은 Python 튜토리얼을 찾을 수 있습니다.