迹忆客 专注技术分享

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。