如何在数据框中添加新列时应用 'And' 和 'Or' 等条件语句？

Question

我想按以下方式将新列添加到我的数据框中：

df['new']= np.where(df['code']== 0 or 1, 1, 0 )

在这里，当代码列中的值为0或1时，我想将值1分配给'new'列。它给出了一个错误。但如果我只使用一个条件，则该语句有效。

以下语句有效：

df['new']= np.where(df['code']== 0, 1, 0 )

如何在为新列赋值时同时使用这两个条件？

Answer 1

尝试：

df["new"] = np.where(df["code"].isin([0,1]), 1, 0)

Answer 2

df['new']= np.where((df['code']== 0) | (df['code']== 1), 1 , 0)

Answer 3

您不必使用 np.where，使用布尔掩码并将其转换为 int:

df['new'] = df['code'].isin([0, 1]).astype(int)

示例：

>>> df
  code
0    2
1    3
2    0
3    3
4    1

>>> df['new'] = df['code'].isin([0, 1]).astype(int)

>>> df
  code  new
0    2    0
1    3    0
2    0    1
3    3    0
4    1    1

Answer 4

df['new'] = df['code'].isin([0,1])*1

如何在数据框中添加新列时应用 'And' 和 'Or' 等条件语句？

How to apply conditional statements like 'And' and 'Or' while adding a new column in a dataframe?

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