Pandas是一個功能強(qiáng)大的Python庫，用于數(shù)據(jù)處理和分析。其中之一的常見操作是在DataFrame中添加新的列，并根據(jù)某些條件對其進(jìn)行賦值。在本篇文章中，我們將詳細(xì)介紹如何使用Pandas新增一列并按條件賦值。

首先，讓我們創(chuàng)建一個示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data) print(df)

輸出結(jié)果：

Name  Age Gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M

我們將向該DataFrame添加一個“Status”列，該列基于以下規(guī)則進(jìn)行賦值：

• 如果年齡小于30歲，則狀態(tài)為“Young”。
• 如果年齡在30到40歲之間，則狀態(tài)為“Middle”。
• 如果年齡大于等于40歲，則狀態(tài)為“Old”。

讓我們使用Pandas實(shí)現(xiàn)這個需求。

方法1：使用apply方法

我們可以使用Pandas的apply()方法將自定義函數(shù)應(yīng)用于DataFrame中的每一行。接下來，我們將編寫一個名為get_status()的函數(shù)，該函數(shù)接受年齡作為輸入，并返回相應(yīng)的狀態(tài)。然后，我們將調(diào)用apply()方法，以將get_status()函數(shù)應(yīng)用于DataFrame中的每一行。

def get_status(age): if age < 30: return 'Young' elif age >= 30 and age <= 40: return 'Middle' else: return 'Old' # 使用apply方法新增一列并按條件賦值 df['Status'] = df['Age'].apply(get_status) print(df)

輸出結(jié)果：

Name  Age Gender  Status
0     Alice   25      F   Young
1       Bob   30      M  Middle
2   Charlie   35      M  Middle
3     David   40      M     Old

因此，我們已經(jīng)成功地向DataFrame中添加了一個新列，并根據(jù)給定的條件對其進(jìn)行賦值。

方法2：使用numpy.where方法

除了使用apply()方法外，我們還可以使用NumPy庫中的where()函數(shù)將條件應(yīng)用于整個DataFrame，并為滿足該條件的行分配值。

import numpy as np # 使用np.where方法新增一列并按條件賦值 df['Status'] = np.where(df['Age'] < 30, 'Young', 
                        np.where(df['Age'] <= 40, 'Middle', 'Old')) print(df)

輸出結(jié)果與上面相同。這種方法可以更快速地計(jì)算，特別是在對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作時。

總結(jié)

本文介紹了兩種在Pandas中新增一列并按條件賦值的方法。第一種方法是使用apply()方法，它非常直觀且易于理解。第二種方法使用NumPy的where()函數(shù)，可以更快速地計(jì)算，但可能需要一些時間來適應(yīng)語法。無論您選擇哪種方法，都可以根據(jù)需要輕松地為Pandas DataFrame添加新列并根據(jù)指定條件對其進(jìn)行賦值。

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