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[英]Creating New Column based on condition on Other Column in Pandas DataFrame
[英]How to make operations on pandas' Dataframe column based on condition in other column
例如:
A B
1 3 0
2 4 0
3 6 1
4 8 0
我想知道是否有一種簡單的方法可以將例如10添加到B列的值中,其中B為1。
我想要像下面這樣的df輸出。
A B
1 3 0
2 4 0
3 16 1
4 8 0
我找到了類似下面的代碼行,但是這個代替6代表1,我想使用它來對它進行一些操作。
PS。 pardón我的英文
df.loc[df['B'] == 1, 'A'] = 1
你很近,使用10
+=
:
#short version
df.loc[df['B'] == 1, 'A'] += 10
#long version
#df.loc[df['B'] == 1, 'A'] = 10 + df.loc[df['B'] == 1, 'A']
print (df)
A B
1 3 0
2 4 0
3 16 1
4 8 0
使用np.where
df['A'] = np.where(df['B'] == 1,df['A'] + 10, df['A'])
產量
A B
1 3 0
2 4 0
3 16 1
4 8 0
一種可能的解決方案是使用兩個參數定義一個函數:
def cond_func(a,b):
if b = 1:
return a + 10
else:
return a
然后應用於數據框中的每一行
df['A'] = df.apply(lambda x: cond_func(x['A'], x['B'], axis=1)
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