我正在尝试创建一个标志变量(即一个具有二进制值的新列，例如 1 表示 True，0 表示 False)- 我已经尝试了 np.where(as per this post ) 和 df.where 无济于事。
与 df.where 使用:
df.where(((df['MOSL_Rating'] == 'Highly Effective') & (df['MOTP_Rating'] == 'Developing')) | ((df['MOSL_Rating'] == 'Highly Effective') & (df['MOTP_Rating'] == 'Ineffective')) | ((df['MOSL_Rating'] == 'Effective') & (df['MOTP_Rating'] == 'Ineffective')) | ((df['MOSL_Rating'] == 'Ineffective') & (df['MOTP_Rating'] == 'Highly Effective')) | ((df['MOSL_Rating'] == 'Ineffective') & (df['MOTP_Rating'] == 'Effective')) | ((df['MOSL_Rating'] == 'Developing') & (df['MOTP_Rating'] == 'Highly Effective')), df['disp_rating'], 1, axis=1)
但是这会返回 ValueError: For argument "inplace"expected type bool, received type int.
如果我将代码从 df['disp_rating'], 1, axis=1 更改为 df['disp_rating'], True, axis=1 它返回TypeError: 无法对具有非 np.nan 值的混合类型进行就地 bool 值设置
我也试过 np.where 但返回 ValueError: either both or neither of x and y should be given
我也读过 this question , 这看起来很相似。但是，当我使用那里提供的解决方案时，它会返回:
KeyError: 'disp_rating'
如果我提前创建变量(以避免 Key Error)，我只会收到另一个关于其他事情的错误。
我认为根据一些基本条件创建一个新变量会非常简单，但我已经坚持了一段时间，尽管阅读了文档和大量 SO 帖子，但我并没有真正取得任何进展。
编辑:为了更加清楚，我正在尝试根据同一 df 中其他 2 个列('MOSL_Rating 和'MOTP_Rating')中的值是否满足来创建一个新列(名为'disp_rating')一定条件下。我只有 1 个数据帧，所以我不想比较 2 个数据帧。 在 SQL 中我会使用 CASE WHEN 语句，在 SAS 中我会使用 IF/THEN/ELSE 语句。
我的 df 通常是这样的:
ID Loc MOSL_rating MOTP_Rating
12 54X D E
45 86I D I
98 65R H H
最佳答案
您的逻辑过于复杂，可以通过set 进行简化/优化。下面是一个演示。
d = {frozenset({'H', 'D'}),
frozenset({'H', 'I'}),
frozenset({'E', 'I'})}
df['MOSL_MOTP'] = list(map(frozenset, zip(df['MOSL_Rating'], df['MOTP_Rating'])))
df['Result'] = np.where(df['MOSL_MOTP'].isin(d), 1, 0)
# ID Loc MOSL_Rating MOTP_Rating MOSL_MOTP Result
# 0 12 54X D E (E, D) 0
# 1 45 86I D I (D, I) 0
# 2 98 65R H H (H) 0
# 3 95 66R H D (D, H) 1
# 4 96 67R D H (D, H) 1
# 5 97 68R E I (E, I) 1
关于python - 使用 np.where 根据条件在 pandas df 中创建一个新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49265766/