Python:从现有列创建新列

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【中文标题】Python:从现有列创建新列【英文标题】:Python: create a new column from existing columns 【发布时间】:2015-07-27 17:53:15 【问题描述】:

我正在尝试基于两列创建一个新列。假设我想创建一个新列 z,当它没有丢失时它应该是 y 的值,当 y 确实丢失时它应该是 x 的值。所以在这种情况下,我希望 z 是[1, 8, 10, 8]

   x   y
0  1 NaN
1  2   8
2  4  10
3  8 NaN

【问题讨论】:

【参考方案1】:

我不确定我是否理解这个问题,但这会是您要找的吗?

"if y[i]" 如果值为 none,将跳过。

for i in range(len(x));
    if y[i]:
        z.append(y[i])
    else:
        z.append(x[i])

【讨论】:

它不起作用。出于某种原因,它永远不会遇到 else 子句。【参考方案2】:

假设 DataFrame 被称为df。先复制y列。

df["z"] = df["y"].copy()

然后将z的nan位置设置为x中nans在z中的位置。

import numpy as np
df.z[np.isnan(df.z)]=df.x[np.isnan(df.z)]


>>> df 
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

【讨论】:

【参考方案3】:

使用np.where:

In [3]:

df['z'] = np.where(df['y'].isnull(), df['x'], df['y'])
df
Out[3]:
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

这里它使用布尔条件,如果为真则返回df['x'],否则返回df['y']

【讨论】:

谢谢!很有帮助~ 不用担心,如果您发现这个或另一个答案完全回答了您的问题,那么请接受一个答案,答案的左上角会有一个空的勾号,这样答案就不会保留未答复 很好,很有帮助【参考方案4】:

您可以将apply 与选项axis=1 一起使用。那么你的解决方案就非常简洁了。

df[z] = df.apply(lambda row: row.y if pd.notnull(row.y) else row.x, axis=1)

【讨论】:

【参考方案5】:

update 方法几乎就是这样做的。唯一需要注意的是 update 会在原地执行此操作,因此您必须先创建一个副本:

df['z'] = df.x.copy()
df.z.update(df.y)

在上面的示例中,您从x 开始,并将每个值替换为来自y 的对应值,只要新值不是NaN

【讨论】:

【参考方案6】:

新列 'z' 使用 df['z'] = df['y'] 从列 'y' 获取其值。这会带来缺失值,因此请使用fillna 使用列'x' 填充它们。链接这两个动作:

>>> df['z'] = df['y'].fillna(df['x'])
>>> df
   x   y   z
0  1 NaN   1
1  2   8   8
2  4  10  10
3  8 NaN   8

【讨论】:

太酷了!不知道从这一个问题中学到了很多东西!一路走好~~

以上是关于Python:从现有列创建新列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

尝试在 Jupyter Notebook 上使用 Pandas 从现有列创建新列时出现 NoneType 错误

如何创建创建新列并修改现有列的 UDF

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Pyspark - 从 DataFrame 列的操作创建新列给出错误“列不可迭代”

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