如何在数据框中添加新列时应用“And”和“Or”等条件语句？

Question

我想通过以下方式向我的数据框中添加一个新列：

df['new']= np.where(df['code']== 0 or 1, 1, 0 )

在这里，当代码列中的值为 0 或 1 时，我想将值 1 分配给 'new' 列。它给出了一个错误。 但如果我只使用一个条件，则该语句有效。

以下语句有效：

df['new']= np.where(df['code']== 0, 1, 0 )

在为新列分配值时如何使用这两个条件？

Answer 1

尝试：

df["new"] = np.where(df["code"].isin([0,1]), 1, 0)

Answer 2

df['new']= np.where((df['code']== 0) | (df['code']== 1), 1 , 0)

Answer 3

您不必使用np.where ，使用布尔掩码并将其转换为 int：

df['new'] = df['code'].isin([0, 1]).astype(int)

例子：

>>> df
  code
0    2
1    3
2    0
3    3
4    1

>>> df['new'] = df['code'].isin([0, 1]).astype(int)

>>> df
  code  new
0    2    0
1    3    0
2    0    1
3    3    0
4    1    1

Answer 4

df['new'] = df['code'].isin([0,1])*1