如何使用 df 中的多个列来运行多个条件来计算新列？ [复制]

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用 df 中的多个列来运行多个条件来计算新列？ [复制]

【英文标题】：How to use multiple columns from a df to run multiple conditions to calculate new column? [duplicate]

【发布时间】：2019-06-08 16:39:48

【问题描述】：

例如，假设我有一个df

a    b     c       

1    3     5       
5    9     4      

我有ifconditions：

if a < 2:
   3
elif  a < 3:
   4
else: b + c

如何测试条件并为我的 df 的每一行返回结果，如下所示？

a    b     c    d

1    3     5    3 
5    9     4    13

编辑：理想情况下，我想创建一个function，让我可以

def function(a, b, c) df['d'] = function(a, b, c)

并计算所有数据行。因为在实际数据中，有100+条条件语句和10s列。

【问题讨论】：

用 np.select 检查

从可能重复的pandas create new column based on values from other columns 中查看this answer。

【参考方案1】：

你可以使用apply方法：

def custom_calc(x, a , b):
    if x[0] < 2:
        return 3

    if x[0] > 3:
        return x + a + b

df.a = df[['a', 'b', 'c']].apply(func=check, args=(df.b,df.c))

根据需要编辑自定义函数

【参考方案2】：

您可以沿轴 1 使用apply 函数。

def f(row):
    if row['a'] > 2:
        return 3
    elif row['a'] > 3:
        return 4
    else:
        return  row['b']+row['c']


df.apply(f,axis=1)

#output
0    8
1    3
dtype: int64