[英]Python: Populate new df column based on if statement condition
我正在嘗試新的東西。 我想根據影響具有值的另一列的某些條件填充新的 df 列。
我有一個包含兩列(ID,零售商)的數據框。 我想根據 ID 列中的 ID 填充零售商列。 我知道如何在 SQL 中使用 CASE 語句執行此操作,但是如何在 python 中執行此操作?
我看過這個例子,但它不是我正在尋找的。
import pandas as pd
data = {'ID':['112','5898','32','9985','23','577','17','200','156']}
df = pd.DataFrame(data)
df['Retailer']=''
if df['ID'] in (112,32):
df['Retailer']='Webmania'
elif df['ID'] in (5898):
df['Retailer']='DataHub'
elif df['ID'] in (9985):
df['Retailer']='TorrentJunkie'
elif df['ID'] in (23):
df['Retailer']='Apptronix'
else: df['Retailer']='Other'
print(df)
我期望看到的輸出是這樣的:
ID Retailer
0 112 Webmania
1 5898 DataHub
2 32 Webmania
3 9985 TorrentJunkie
4 23 Apptronix
5 577 Other
6 17 Other
7 200 Other
8 156 Other
使用numpy.select
和測試多個值使用Series.isin
,也如需要測試串像樣本數據改變號碼的數字像112
到'112'
:
m1 = df['ID'].isin(['112','32'])
m2 = df['ID'] == '5898'
m3 = df['ID'] == '9985'
m4 = df['ID'] == '23'
vals = ['Webmania', 'DataHub', 'TorrentJunkie', 'Apptronix']
masks = [m1, m2, m3, m4]
df['Retailer'] = np.select(masks, vals, default='Other')
print(df)
ID Retailer
0 112 Webmania
1 5898 DataHub
2 32 Webmania
3 9985 TorrentJunkie
4 23 Apptronix
5 577 Other
6 17 Other
7 200 Other
8 156 Other
如果許多類別也可以使用具有自定義功能的解決方案:
def get_data(x):
if x in ('112','32'):
return 'Webmania'
elif x == '5898':
return 'DataHub'
elif x == '9985':
return 'TorrentJunkie'
elif x == '23':
return 'Apptronix'
else: return 'Other'
df['Retailer'] = df['ID'].apply(get_data)
print (df)
ID Retailer
0 112 Webmania
1 5898 DataHub
2 32 Webmania
3 9985 TorrentJunkie
4 23 Apptronix
5 577 Other
6 17 Other
7 200 Other
8 156 Other
或者按字典使用map
,如果沒有匹配得到NaN
,所以添加了fillna
:
d = {'112': 'Webmania','32':'Webmania',
'5898':'DataHub',
'9985':'TorrentJunkie',
'23':'Apptronix'}
df['Retailer'] = df['ID'].map(d).fillna('Other')
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