Как создать новый столбец на основе условия в pandas
Часто вам может потребоваться создать новый столбец в DataFrame pandas на основе определенных условий.
В этом руководстве представлено несколько примеров того, как это сделать, используя следующий 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
Пример 1. Создайте новый столбец с двоичными значениями.
Следующий код показывает, как создать новый столбец с именем «Хорошо», где значением является «да», если количество точек в данной строке больше 20, и «нет» в противном случае:
#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
Пример 2. Создайте новый столбец с несколькими значениями.
Следующий код показывает, как создать новый столбец с именем «Хорошо» со значением:
- «Да», если баллов ≥ 25
- «Может быть», если 15 ≤ баллов < 25
- «Нет», если баллов < 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
Пример 3. Создание нового столбца на основе сравнения с существующим столбцом.
Следующий код показывает, как создать новый столбец с именем «assist_more» со значением:
- «Да», если результативная передача > подбора.
- «Нет» иначе.
#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
Дополнительные уроки по Python вы можете найти здесь .