通过条件在 pandas csv 文件中创建新列

Posted 2023-03-12

【中文标题】通过条件在 pandas csv 文件中创建新列

【英文标题】：Creating a new column in a pandas csv file through conditions

【发布时间】：2017-08-31 10:21:23

【问题描述】：

我已经彻底搜索了几个小时来寻找答案，但不幸的是我找不到任何东西。

我有一个 csv 文件，如图所示。

我想要做的是，例如，创建一个新列，其中每一行都是 0，除非月 ==1 and day>11。我做了类似的事情，当小时>8 和小时

dataTest['day_or_night'] = 0

dataTest['day_or_night'][dataTest['hour'] < 8] = 1

dataTest['day_or_night'][dataTest['hour'] > 20] = 1

任何帮助将不胜感激！

【参考方案1】：

试试这个：

df['new'] = np.where((df.month==1) & (df.day>11), 1 0)

【参考方案2】：

将1 的条件布尔表达式转换为int

dataTest['day_or_night'] = (
    dataTest.day.gt(11) & dataTest.month.eq(1)
).astype(np.uint8)

【讨论】：

这非常有效。只是另一个问题：是否有可能以某种方式添加更多条件？我试过df['ispitna'] = ( (df.day.gt(11) & df.month.eq(1)) or (df.day.lw(3) & df.month.eq(2)) or (df.day.gt(26) & df.month.eq(3)) or (df.day.lw(3) & df.month.eq(4)) or (df.day.gt(16)& df.month.eq(5)) ).astype(np.uint8)，但很明显，它不起作用......

@saremisona 是的，这应该可行……我不能保证你的逻辑。但这个想法是合理的。

我不断收到同样的错误。ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

@saremisona 我的错，我应该看到的。不要使用or。使用|。 df['ispitna'] = ( (df.day.gt(11) & df.month.eq(1)) | (df.day.lw(3) & df.month.eq(2)) | (df.day.gt(26) & df.month.eq(3)) | (df.day.lw(3) & df.month.eq(4)) | (df.day.gt(16)& df.month.eq(5)) ).astype(np.uint8)

像魅力一样工作。谢谢！