如何将条件列添加到 pandas df

How to add conditional columns to pandas df

我想在数据框中创建一个有条件地填充值的列。基本上我的数据框是这样的

  Origin     X
0 Guatemala  x
1 China      x
2 Kenya      x
3 Venezuela  x
4 Bangladesh x

我现在想做的是创建一个额外的列 'Continent',以添加依赖于国家/地区的大洲。我的结果如下所示:

 Origin      X  Continent
0 Guatemala  x  South america
1 China      x  Asia
2 Kenya      x  Africa
3 Venezuela  x  South america
4 Bangladesh x  Asia

我尝试了以下代码来实现我想要的:

def GetContinents(x):
    if x['Origin']== 'Thailand' or 'Indonesia' or 'China' or 'Japan' or 'Bangladesh':
        return 'Asia'
    elif x['Origin']== 'Boliva' or 'Guatemala' or 'Venezuela' or 'Mexico' or 'Argentinia':
        return 'South America'
    elif x['Origin']== 'Guinea Bissau' or 'Egypt' or 'Zaire' or 'Kenya':
        return 'Africa'
    else:
        return 'unknown'

df['Continent']= df.apply(GetContinents, axis=1)

这个用 'Asia' 神秘地填充了 'continent' 中的所有列。

df['Continent'] = np.where(df['Origin'] == 'Bangladesh', 'Asia', 'unknown')

这个工作正常,因为它将 'Asia' 填入右栏,而对所有其他栏均未知,但是当我尝试制作类似 df['Continent'] = np.where(df['Origin'] == 'Bangladesh' or 'China', 'Asia', 'unknown') 的内容时,我得到了一个错误。

所以基本上我的问题是:我怎样才能用不同的值来满足我的 if 条件?

您可以为每个大洲构建列表,apply一个函数:

In [35]:
asia = ['Thailand','Indonesia','China','Japan','Bangladesh']
south_america = ['Boliva' , 'Guatemala' , 'Venezuela' , 'Mexico' , 'Argentinia']
africa = [ 'Guinea Bissau' , 'Egypt' , 'Zaire' , 'Kenya']
def find_continent(x):
    if x in asia:
        return 'Asia'
    elif x in south_america:
        return 'South America'
    elif x in africa:
        return 'Africa'
    else:
        return 'Unknown'
df['Continent'] = df['Origin'].apply(find_continent)
df

Out[35]:
       Origin  X      Continent
0   Guatemala  x  South America
1       China  x           Asia
2       Kenya  x         Africa
3   Venezuela  x  South America
4  Bangladesh  x           Asia

或者如果你有一个更大的 df 那么你可以使用 isin 进行连续调用并使用 loc:

屏蔽行
In [38]:
df.loc[df['Origin'].isin(asia),'Continent'] = 'Asia'
df.loc[df['Origin'].isin(south_america),'Continent'] = 'South America'
df.loc[df['Origin'].isin(africa),'Continent'] = 'Africa'
df['Continent'] = df['Continent'].fillna('Unknown')
df

Out[38]:
       Origin  X      Continent
0   Guatemala  x  South America
1       China  x           Asia
2       Kenya  x         Africa
3   Venezuela  x  South America
4  Bangladesh  x           Asia

至于为什么你的尝试没有奏效:

if x['Origin']== 'Thailand' or 'Indonesia' or 'China' or 'Japan' or 'Bangladesh'

这 returns True 因为 or 'Indonesia' 总是 True 所以所有行都设置为亚洲。

你应该改成这样:

if x['Origin'] in ('Thailand' , 'Indonesia' , 'China' , 'Japan' , 'Bangladesh'):

查看相关:How do I test one variable against multiple values?

使用 np.where 会很好,但您没有屏蔽行,因此您不断覆盖行,因此只有最后一个操作仍然存在。