如何根据 python 规则在 dataframe 中添加新列？

Question

我有以下 dataframe：

      import numpy as np
      import pandas as pd

      df = pd.DataFrame({'Name': ['Station', 'Station', 'Sensor', 'Sensor', 
                                  'Sensor', 'Sensor', 'Station', 'Station'], 
                        'id': [10, 10, 11, 11, 12, 12, 13, 13]})

      print(df)

Output：

               Name     id
             Station    10
             Station    10
             Sensor     11
             Sensor     11
             Sensor     12
             Sensor     12
             Station    13
             Station    13

除了这个 dataframe 之外，我还有一个带有一些 id 的数组：

      array_id = np.array([10, 11])

我想在 dataframe 中创建一个新列，称为 class，并分配标签“class1”和“class2”。 对于属于“array_id”的 id，它将收到“class1”，对于不属于“array_id”的 id，它将收到“class2”。 我尝试按照以下代码执行此操作：

       # Create a new column with NaN
       df['class'] = np.NaN

      for i in range(0, len(df)):
          for j in range(0, len(array_id)):          
    
             if(array_id[j] == df['id'].iloc[i]):  
                  df['class'].iloc[i] = 'class1'
             else:
                  df['class'].iloc[i] = 'class2'

（错误的）output 是：

     print(df)

       Name     id  class  
      Station   10  NaN
      Station   10  NaN
      Sensor    11  NaN
      Sensor    11  NaN
      Sensor    12  NaN
      Sensor    12  NaN
      Station   13  NaN
      Station   13  NaN

我希望 output 是：

       Name     id  class  
      Station   10  class1
      Station   10  class1
      Sensor    11  class1
      Sensor    11  class1
      Sensor    12  class2
      Sensor    12  class2
      Station   13  class2
      Station   13  class2

Answer 1

如果你只想使用pandas而没有numpy ，你可以使用loc和fillna ：

df.loc[df.id.isin(array_id),'class'] = 'class1'
df['class'].fillna('class2',inplace=True)

---

      Name  id   class
0  Station  10  class1
1  Station  10  class1
2   Sensor  11  class1
3   Sensor  11  class1
4   Sensor  12  class2
5   Sensor  12  class2
6  Station  13  class2
7  Station  13  class2