如何基于 Pandas 中的给定条件创建 DataFrame 列
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列表推导以根据 Pandas 中的给定条件创建新的
DataFrame列 - NumPy 方法根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
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pandas.DataFrame.apply根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列 -
pandas.Series.map()根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
我们可以使用 DataFrame 对象的列表推导，NumPy 方法，apply() 方法和 map() 方法根据 Pandas 中的给定条件创建 DataFrame 列。
列表推导以根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
我们可以根据 Pandas 中的给定条件，利用各种列表推导来创建新的 DataFrame 列。列表推导是一种从可迭代对象创建新列表的方法。它比其他方法更快，更简单。
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16','2020-05-01']
employees = ['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry','Kevin']
salary = [200,400,300,500,600,300]
df = pd.DataFrame({"Name":employees,'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates),"Salary":salary})
df['Status'] = ["Senior" if s >=400 else "Junior" for s in df['Salary']]
print(df)
输出：
Name Joined date Salary Status
0 Hisila 2019-11-20 200 Junior
1 Shristi 2020-01-02 400 Senior
2 Zeppy 2020-02-05 300 Junior
3 Alina 2020-03-10 500 Senior
4 Jerry 2020-04-16 600 Senior
5 Kevin 2020-05-01 300 Junior
如果 Salary 大于或等于 400，它将在 df 中创建一个新列 Status，其值将为 Senior，否则为 Junior。
NumPy 方法根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
我们还可以使用 NumPy 方法根据 Pandas 中的给定条件创建一个 DataFrame 列。为此，我们可以使用 np.where() 方法和 np.select() 方法。
np.where() 方法
np.where() 将条件作为输入并返回满足给定条件的元素的索引。当我们只有一个条件时，可以使用此方法根据 Pandas 中的给定条件创建 DataFrame 列。
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16','2020-05-01']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry','Kevin']
salary=[200,400,300,500,600,300]
df = pd.DataFrame({"Name":employees,'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates),"Salary":salary})
df['Status'] = np.where(df['Salary']>=400, 'Senior', 'Junior')
print(df)
输出：
Name Joined date Salary Status
0 Hisila 2019-11-20 200 Junior
1 Shristi 2020-01-02 400 Senior
2 Zeppy 2020-02-05 300 Junior
3 Alina 2020-03-10 500 Senior
4 Jerry 2020-04-16 600 Senior
5 Kevin 2020-05-01 300 Junior
如果满足条件，则 np.where(condition, x, y) 返回 x，否则返回 y。
如果满足给定条件，上面的代码将在 df 中创建一个新列 Status，其值为 Senior。否则，将该值设置为初级。
np.select() 方法
np.where()将条件列表和选择列表作为输入，并根据条件返回从选择列表中的元素构建的数组。当我们有两个或多个条件时，可以使用此方法根据 Pandas 中的给定条件创建 DataFrame 列。
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16','2020-05-01']
employees = ['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry','Kevin']
salary = [200,400,300,500,600,300]
df = pd.DataFrame({"Name":employees,'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates),"Salary":salary})
conditionlist = [
(df['Salary'] >= 500) ,
(df['Salary'] >= 300) & (df['Salary'] <300),
(df['Salary'] <= 300)]
choicelist = ['High', 'Mid', 'Low']
df['Salary_Range'] = np.select(conditionlist, choicelist, default='Not Specified')
print(df)
输出：
Name Joined date Salary Salary_Range
0 Hisila 2019-11-20 200 Low
1 Shristi 2020-01-02 400 black
2 Zeppy 2020-02-05 300 Low
3 Alina 2020-03-10 500 High
4 Jerry 2020-04-16 600 High
5 Kevin 2020-05-01 300 Low
这里，如果满足条件列表中的第一个条件的行，则该特定行的列 Salary_Range 的值将被设置为选择列表中的第一个元素。条件列表中的其他条件类似。如果不满足条件列表中的任何条件，则将该行的 Salary_Range 列的值设置为 np.where() 方法中的默认参数的值，例如，Not Specified。
pandas.DataFrame.apply 根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
pandas.DataFrame.apply 返回一个 DataFrame
沿 DataFrame 的给定轴应用给定函数的结果。
语法：
DataFrame.apply(self,
func,
axis=0,
raw=False,
result_type=None,
args=(),
**kwds)
func 代表要应用的函数。
axis 代表应用该函数的轴。我们可以使用 axis=1 或 axis = 'columns' 将函数应用于每一行。
我们可以使用此方法检查条件并为新列的每一行设置值。
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16','2020-05-01']
employees = ['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry','Kevin']
salary = [200,400,300,500,600,300]
df = pd.DataFrame({"Name":employees,'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates),"Salary":salary})
def set_values(row, value):
return value[row]
map_dictionary ={200 : "Low", 300 :"LOW", 400 : "MID",500:"HIGH",600:"HIGH"}
df['Salary_Range'] = df['Salary'].apply(set_values, args =(map_dictionary, ))
print(df)
输出：
Name Joined date Salary Salary_Range
0 Hisila 2019-11-20 200 Low
1 Shristi 2020-01-02 400 MID
2 Zeppy 2020-02-05 300 LOW
3 Alina 2020-03-10 500 HIGH
4 Jerry 2020-04-16 600 HIGH
5 Kevin 2020-05-01 300 LOW
在这里，我们定义了一个函数 set_values()，该函数使用 df.apply() 应用于每一行。该函数根据该行的 Salary 列的值来设置 Salary_Range 列的每一行的值。我们建立了一个 map_dictionary 来根据 Salary 列中的数据来决定 Salary_Range 列的数值。当新列有很多选项时，此方法为我们提供了更大的灵活性。
pandas.Series.map() 根据 Pandas 中的给定条件创建新的 DataFrame 列
我们也可以使用 pandas.Series.map() 创建新的 DataFrame 列基于 Pandas 中的给定条件。该方法适用于系列的元素方式，并根据可能是字典，函数或系列的输入将值从一列映射到另一列。
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16','2020-05-01']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry','Kevin']
salary=[200,400,300,500,600,300]
df = pd.DataFrame({"Name":employees,'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates),"Salary":salary})
map_dictionary ={200 : "Low", 300 :"LOW", 400 : "MID",500:"HIGH",600:"HIGH"}
df['Salary_Range'] = df['Salary'].map(map_dictionary)
print(df)
输出：
Name Joined date Salary Salary_Range
0 Hisila 2019-11-20 200 Low
1 Shristi 2020-01-02 400 MID
2 Zeppy 2020-02-05 300 LOW
3 Alina 2020-03-10 500 HIGH
4 Jerry 2020-04-16 600 HIGH
5 Kevin 2020-05-01 300 LOW
它创建一个新列 Salary_Range，并根据 map_dictionary 中的键值对设置该列每一行的值。
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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