[英]How to use multiple conditions based on 2 columns to create the new column in pandas?
我有 2 個字典,我需要根據幾個條件創建列。
dict1 = {'100': BMW, '200': Audi, '300': 'VW'}
dict2 = {'100': Mercedes, '200': Nissan, '300': 'Renault'}
東風:
class Code
1 200
1 300
2 300
1 100
2 100
我實際上想在 class 為 1 時使用 dict1,當 class 為 2 時使用 dict2
所需的 output 將是這樣的:
class Code Car
1 200 Audi
1 300 VW
2 300 Renault
1 100 BMW
2 100 Mercedes
如果我沒有條件,我可以使用.map 但我不確定現在該使用什么:
df['Car'] = df['Code'].map(dict1)
我用以下代碼進行了測試
import pandas as pd
dict1 = {'100': 'BMW', '200': 'Audi', '300': 'VW'}
dict2 = {'100': 'Mercedes', '200': 'Nissan', '300': 'Renault'}
df = pd.DataFrame({'Class':[1,1,2,1],'Code':['200','300','300','100']})
def f(row):
if row['Class'] == 1:
val = dict1[row['Code']]
elif row['Class'] ==2:
val = dict2[row['Code']]
else:
val = dict2[row['Code']]
return val
df['Car']= df.apply(f,axis=1)
print(df)
它打印
Class Code Car
0 1 200 Audi
1 1 300 VW
2 2 300 Renault
3 1 100 BMW
如果它只是兩個字典/類:
# note that your dictionary has string key
df['Code'] = df.Code.astype(str)
df['car'] = np.where(df['class']==1,
df['Code'].map(dict1),
df['Code'].map(dict2) )
Output:
class Code Car
0 1 200 Audi
1 1 300 VW
2 2 300 Renault
3 1 100 BMW
4 2 100 Mercedes
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.