如何根据 Python Pandas 中的其他列在 DataFrame 中创建新列？ [复制]

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何根据 Python Pandas 中的其他列在 DataFrame 中创建新列？ [复制]

【英文标题】：How to create new column in DataFrame based on other columns in Python Pandas? [duplicate]

【发布时间】：2021-03-20 23:01:17

【问题描述】：

我有如下数据框：

data = pd.DataFrame("col1" : ["a", "b", "c"], 
                     "binary" : [0, 1, 0])

我想在这个名为"new" 的DataFrame 中创建并添加新列，如果在"binary" 列中为1，那么我想在我创建的列"new" 中获取来自"col1" 的数据，但如果在"binary" 列中为 0，那么我想要np.NaN。以下是我根据上面的描述和 DatFrame 真正需要的结果。

【问题讨论】：

很多方法可以正确地做到这一点，import numpy as np;df['new'] = np.where(df['binary'].eq(1), df['col1'],np.nan)

【参考方案1】：

您可以使用 numpy 包中的 where 和 , 并执行以下操作：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame("col1" : ["a", "b", "c"], "binary" : [0, 1, 0])
df['new'] = np.where(df['binary']==1,df['col1'],np.nan)

prints:

print(df)
  col1  binary  new
0    a       0  NaN
1    b       1    b
2    c       0  NaN

【讨论】：

在你的代码之后我有这个错误：TypeError: invalid type Promotion

你import pandas as pd了吗？如上所示，它在我的身上运行顺利。

好的我已经知道了，这是我的专栏的数据类型错误，谢谢！我选择你的答案为最佳