Pandas: "열에 값이 있으면"에 대한 공식

Pandas에서 다음 구문을 사용하여 다른 열의 값을 기반으로 열에 값을 할당할 수 있습니다.

 df[' new '] = df[' col ']. map ( lambda x: ' new1 ' if ' A ' in x else ' new2 ' if ' B ' in x else '')

이 특정 구문은 다음 값을 사용하는 “new”라는 새 열을 생성합니다.

• col 의 값이 A와 같으면 new1 입니다.
• col 의 값이 B와 같은 경우 new2입니다 .
• col 의 값이 다른 값과 같은 경우 빈 문자열입니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 “If Value in Column Then”에 대한 수식 사용

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [14, 22, 25, 34, 30, 12, 10, 18]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 14
1 to 22
2 to 25
3 to 34
4 B 30
5 B 12
6 C 10
7 C 18

이제 값이 팀 열의 해당 값에 따라 달라지는 city 라는 새 열을 생성한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #create new column called city whose values depend on values in team column
df[' city '] = df[' team ']. map ( lambda x: ' Atlanta ' if ' A ' in x else ' Boston ' if ' B ' in x else '')

#view updated DataFrame                            
print (df)

  team points city
0 A 14 Atlanta
1 to 22 Atlanta
2 to 25 Atlanta
3 to 34 Atlanta
4 B 30 Boston
5 B 12 Boston
6 C 10         
7 C 18       

이 특정 구문은 다음 값을 사용하는 city 라는 새 열을 생성했습니다.

• 팀 가치가 A와 같은 경우 애틀랜타 .
• 팀 가치가 B와 같은 경우 보스턴.
• 팀 의 값이 다른 값과 같은 경우 빈 문자열입니다.

이 예에서는 어떤 조건도 충족하지 않는 값을 비워두기 위해 마지막 else 문 뒤에 빈 문자열을 사용했습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 열이 값과 일치하는 행의 인덱스 가져오기
Pandas: 특정 문자열이 포함된 열을 선택하는 방법
Pandas:열에 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법