根据其他两个变量的值创建一个变量

Question

我在 Pandas 中有一个数据框，其中包含两个变量：DEC 和 TYPE

dec     type
 1        13
 2        2
 2        5
 2        7
 2        9
 3        5

从这两个变量中，我想根据这两个变量的值创建其他二进制变量。

我一直无法找到完全写出我想要的代码，但在 python 英语中，它会是这样的：

df['new_variable'] = 1 if DEC == 1 & TYPE == 3 or 2 or 1

请让我知道是否可以在我的问题中包含一些内容来澄清我正在寻找的内容。

从答案更新：

我遇到的一个问题是因为对于每个变量，我需要运行两行代码（如下），当我运行第二行时，它超出了第一行中的编码。 我如何同时运行两行（即第二行不超过第一行）？

harrington_citations['gov_winner'] =  np.where((harrington_citations['dec'] == 1) & harrington_citations['type'].isin([1,2,3,4,22]) , 1, 0)

harrington_citations['gov_winner'] = np.where((harrington_citations['dec'] == 2) & harrington_citations['type'].isin([1,5,9,13,18]), 1, 0)

Answer 1

看起来你需要.isin作为第二个条件并返回 1/0：

df['new_variable'] = (df['dec'].eq(1) & df['type'].isin([3,2,1])).view('i1')

编辑每个评论，您应该使用|创建 2 个条件条件：

c1 = (harrington_citations['dec'] == 1) & harrington_citations['type'].isin([1,2,3,4,22])
c2 = (harrington_citations['dec'] == 2) & harrington_citations['type'].isin([1,5,9,13,18])
harrington_citations['gov_winner'] = (c1|c2).view('i1')

Answer 2

将np.nan替换为适合您的任何值：

df['new_variable'] = np.where((df['dec'] == 1) & df['type'].isin([1,2,3]), 1, np.nan)