Question

所以让我说我有这样的事情：〜

A    
v1   
v2
v3
v3
v4

我的列表是这样的：

python_list_1 = ["v1","v2"]
python_list_2 = ["v3","v4"]

现在我想在这些喜欢的东西上做点什么：

df['A'] = np.where(df['B'] in python_list_1 , "XT")
df['A'] = np.where(df['B'] in python_list_2 , "AB")

A    B
v1   XT
v2   XT
v3   AB
v3   AB
v4   AB

熊猫新手的任何提示？

Answer 1

将numpy.select与isin一起用于条件，如果某些值与两个条件都不匹配，也可以设置default值：

print (df)
    A
0  v1
1  v2
2  v3
3  v3
4  v4
5  v5

python_list_1 = ["v1","v2"]
python_list_2 = ["v3","v4"]

m1 = df['A'].isin(python_list_1)
m2 = df['A'].isin(python_list_2)
df['B'] = np.select([m1, m2], ["XT", "AB"], default=df['A'])
print (df)
    A   B
0  v1  XT
1  v2  XT
2  v3  AB
3  v3  AB
4  v4  AB
5  v5  v5

df['B'] = np.select([m1, m2], ["XT", "AB"], default='no match')
print (df)
    A         B
0  v1        XT
1  v2        XT
2  v3        AB
3  v3        AB
4  v4        AB
5  v5  no match

<{> numpy alternative与numpy.in1d：

m1 = np.in1d(df['A'], python_list_1)
m2 = np.in1d(df['A'], python_list_2)
df['B'] = np.select([m1,m2],[ "XT", "AB"], default='no match')
print (df)
    A         B
0  v1        XT
1  v2        XT
2  v3        AB
3  v3        AB
4  v4        AB
5  v5  no match

Answer 2

使用apply功能

怎么样？

df['B'] = df['A'].apply(lambda d: "XT" if d in l1 else ("AB" if d in l2 else "<NA>"))

Answer 3

可以使用if-elif-else创建可添加到dataframe的列表：

data = pd.DataFrame({"A" : ["v1", "v2", "v3", "v3", "v4"]})
python_list_1 = ["v1","v2"]
python_list_2 = ["v3","v4"]

outlist = []
for i in data["A"]:
    if i in python_list_1:
        outlist.append("XT")
    elif i in python_list_2:
        outlist.append("AB")
    else: 
        outlist.append("")
data["B"] = outlist
print(data)

输出：

    A   B
0  v1  XT
1  v2  XT
2  v3  AB
3  v3  AB
4  v4  AB

也可以使用列表理解：

data['B'] = [   "XT" if item in python_list_1 
                else ("AB" if item in python_list_2 else "")   
                for item in data["A"]]

如何基于包含来自另一列的值的列表将值添加到新列

3 个答案: