df.loc 超过2个条件

Question

我有一个像这样的熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "B": [100, 200, 300, 400, 500, 
600]})

如果满足某些条件，我想创建一个具有某些值的新列。 问题是：这些是带有&和|多个条件 . 我知道我可以只用两个条件然后多次调用df.loc来做到这一点，但由于我的实际数据集非常庞大，变量可以采用许多不同的值，我想知道是否可以在一个条件下做到这一点df.loc调用。 我之前也尝试过np.where ，但发现df.loc通常更容易，所以如果我能坚持下去就好了。

我试过的代码是

df.loc[(df.A == 1) | (df.A == 2) & (df.B == 600) | (df.B == 200), "C"] = 
"1or2and600or200"

这给了我

print(df)  
   A    B                C
0  1  100  1or2and600or200
1  2  200  1or2and600or200
2  3  300              NaN
3  4  400              NaN
4  5  500              NaN
5  6  600              NaN

然而，这不是我想要的，因为df.loc可能只考虑前两个条件。 因此，在此代码示例中，我希望值1or2and600or200仅在第一行中，而不在第二行中。 这可能吗？

非常感谢。

Answer 1

一切都很好，除了您需要多加括号。

df.loc[((df.A == 1) | (df.A == 2)) & ((df.B == 600) | (df.B == 200)), "C"] = "1or2and600or200"

您还可以继续使用.isin ，以获得.isin的更清晰简洁的图片。

df.loc[df.A.isin([1, 2]) & df.B.isin([600, 200]), 'C'] = "1or2and600or200"

另外，对于给定的条件，它将出现在第二行中，因为这是您在B有200的地方

Answer 2

您不能在第一行中使用它，因为第一行中 B 的值是 100 而不是 200。根据您的要求，代码可以采用以下方式：-

df.loc[(df['A'].isin([1,2])) & (df['B'].isin([100])),'C'] = "1or2and600or200"

isin() 在多种情况下非常有用。 如果这有帮助，请告诉我。