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使用数据框基于列['A']的值将值分配给新列['E']

发布于2020-11-28 09:05     阅读(228)     评论(0)     点赞(27)     收藏(5)


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在下面的示例中。我正在尝试根据列A上的条件语句生成分配为[1或2]的列'E'。

我尝试了各种选项,但它们抛出了切片错误。(为新列“ E”分配值不是这样的事情吗?

df2 = df.loc [df ['A'] =='foo'] ['E'] = 1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
#      A      B  C   D
# 0  foo    one  0   0
# 1  bar    one  1   2
# 2  foo    two  2   4
# 3  bar  three  3   6
# 4  foo    two  4   8
# 5  bar    two  5  10
# 6  foo    one  6  12
# 7  foo  three  7  14

print('Filter the content')
df2= df.loc[df['A'] == 'foo']
print(df2)

#      A      B  C   D   E 
# 0  foo    one  0   0   1
# 2  foo    two  2   4   1
# 4  foo    two  4   8   1
# 6  foo    one  6  12   1
# 7  foo  three  7  14   1

df3= df.loc[df['A'] == 'bar']
print(df3)

#      A      B  C   D   E
# 1  bar    one  1   2   2
# 3  bar  three  3   6   2
# 5  bar    two  5  10   2

#Combile df2 and df3 back to df and print df
print(df)
#      A      B  C   D   E
# 0  foo    one  0   0   1
# 1  bar    one  1   2   2 
# 2  foo    two  2   4   1
# 3  bar  three  3   6   2
# 4  foo    two  4   8   1
# 5  bar    two  5  10   2
# 6  foo    one  6  12   1
# 7  foo  three  7  14   1

解决方案


那简单呢?

df['E'] = np.where(df['A'] == 'foo', 1, 2)

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所属网站分类: 技术文章 > 问答

作者:黑洞官方问答小能手

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/634470/7b5b8486ce001d8ba5ad/

来源: python黑洞网

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