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使用 pandas.DataFrame 按条件创建新列并赋值的方法

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简介:
本教程详细介绍如何利用pandas库中的DataFrame对象根据特定条件创建新的数据列,并向该列中填充相应的数值或其它形式的数据。 import numpy as np import pandas as pd data = { city: [Beijing, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen, Hangzhou, Chongqing], year: [2016, 2016, 2015, 2017, 2016, 2016], population: [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500] } frame = pd.DataFrame(data, columns=[year, city, population])

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    本教程详细介绍了如何利用Python中的pandas库,基于特定条件为DataFrame对象新增一列数据并进行相应的数值或变量赋值。 下面为大家分享一篇关于如何在pandas.DataFrame 中根据条件新建列并赋值的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解更多信息吧。
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    本教程详细介绍如何利用pandas库中的DataFrame对象根据特定条件创建新的数据列,并向该列中填充相应的数值或其它形式的数据。 import numpy as np import pandas as pd data = { city: [Beijing, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen, Hangzhou, Chongqing], year: [2016, 2016, 2015, 2017, 2016, 2016], population: [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500] } frame = pd.DataFrame(data, columns=[year, city, population])
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    本教程展示了如何利用Pandas库中的DataFrame对象,基于多个列的条件来计算和添加新的数据列,包含详细代码实例。 环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要使用DataFrame的apply函数。当设置axis参数为1时,每次会取出DataFrame的一行进行处理;如果axis设为0,则每次取一列。 以下是代码示例: ```python import numpy as np import pandas as pd data = {city: [Beijing, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen, Hangzhou, Chongqing], year: [20, 16, 19, 23, 45, 87]} df = pd.DataFrame(data) def process(row): if (ing in row[city]) and (row[year] == 2016): return 1 else: return 0 df[test] = df.apply(process, axis=1) ``` 这段代码的作用是:如果城市名中包含“ing”字段且年份为2016,则新列`test`的值赋为1,否则为0。
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