将列表插入符合列条件的单元格

Question

考虑df

   A  B  C
0  3  2  1
1  4  2  3
2  1  4  1
3  2  2  3

我想添加另一列"D"，以便D根据"A"，"B"和"C"

上的条件包含不同的列表

   A  B  C  D
0  3  2  1  [1,0]
1  4  2  3  [1,0]
2  1  4  1  [0,2]
3  2  2  3  [2,0]

我的代码段如下：

df['D'] = 0
df['D'] = df['D'].astype(object)

df.loc[(df['A'] > 1) & (df['B'] > 1), "D"] = [1,0]
df.loc[(df['A'] == 1) , "D"] = [0,2]
df.loc[(df['A'] == 2) & (df['C'] != 0) , "D"] = [2,0]

当我尝试运行此代码时，会抛出以下错误：

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

我已根据建议here将列转换为Object类型，但仍有错误。

我可以推断的是，大熊猫正在尝试迭代列表中的元素，并将每个值分配给单元格，因为我试图将整个列表分配给符合条件的所有单元格。

有什么方法可以用上面的方式分配列表吗？

Answer 1

这是一种愚蠢的方式来做到这一点

cond1 = df.A.gt(1) & df.B.gt(1)
cond2 = df.A.eq(1)
cond3 = df.A.eq(2) & df.C.ne(0)

df['D'] = cond3.map({True: [2, 0]}) \
  .combine_first(cond2.map({True: [0, 2]})) \
  .combine_first(cond1.map({True: [1, 0]})) \

df

Answer 2

另一个解决方案是创建Series由list填充shape以生成length df：

df.loc[(df['A'] > 1) & (df['B'] > 1), "D"] = pd.Series([[1,0]]*df.shape[0])
df.loc[(df['A'] == 1) , "D"] = pd.Series([[0,2]]*df.shape[0])
df.loc[(df['A'] == 2) & (df['C'] != 0) , "D"] = pd.Series([[2,0]]*df.shape[0])
print (df)
   A  B  C       D
0  3  2  1  [1, 0]
1  4  2  3  [1, 0]
2  1  4  1  [0, 2]
3  2  2  3  [2, 0]

Answer 3

免责声明：这是我自己的问题。

jezrael和piRSquared提供的答案都有效。

我只想添加另一种方法，尽管与我在问题中发布的要求略有不同。您可以将list转换为list，然后通过类型转换访问它，而不是尝试插入string。

df.loc[(df['A'] > 1) & (df['B'] > 1), "D"] = '[1,0]'
df.loc[(df['A'] == 1) , "D"] = '[0,2]'
df.loc[(df['A'] == 2) & (df['C'] != 0) , "D"] = '[2,0]'

这可能不适用于每个人的使用，但我绝对可以想到这样就足够的情况。