python - 如何使用 python 比较同一数据框中的两列来创建新列？

Question

我有如下所示的数据框。 df:

col_1 col_2 
EDU   facebook
EDU   google
EDU   google_usa
EDU   tabula
EDU   xyz
EDU   abc
IAR   facebook
IAR   google

如果 col_1 有 'EDU' 并且 col_2 有 'facebook', 'google' new_col 应该有相同的字符串，即 facebook 和 google ，如果 col_2 包含 'google_usa',tabula' new_col 应包含 'gusa'，并且如果 col_2 包含任何其他字符串 ne_col 应在同一数据框中包含 others。 如果 col_1 具有“IAR”且 col_2 具有 'facebook' new_col 应具有 facebook，并且对于 col_2 中的任何其他字符串code> 它应该在同一数据框中包含 'other'。

预期输出:

col_1   col_2     new_col
EDU   facebook    facebook
EDU   google      google
EDU   google_usa  gusa
EDU   tabula      gusa
EDU   xyz         others
EDU   abc         others
IAR   facebook    facebook
IAR   google      others

我尝试了下面的代码，但没有成功。请在这方面帮助我。 提前致谢。

if df['col_1'].str.contains('EDU').any():

        df['new_col'] = ['facebook' if 'facebook' in x else
                            'google' if 'google' == x else
                            'gcusa_tb' if 'taboola' in x else
                            'gcusa_tb' if 'google_cusa' in x else
                            'Others' for x in df['col_2']]

Answer 1

is_edu = df.col_1 == 'EDU'
g_or_f = df.col_2.isin(['google', 'facebook'])
g_or_t = df.col_2.isin(['google_usa', 'tabula'])
is_iar = df.col_1 == 'IAR'
is_fac = df.col_2 == 'facebook'

df.assign(
    new_col=np.where(
        is_edu,
        np.where(
            g_or_f, df.col_2,
            np.where(g_or_t, 'gusa', 'other')
        ),
        np.where(
            is_iar & is_fac, 'facebook', 'other'

        )
    )
)

  col_1       col_2   new_col
0   EDU    facebook  facebook
1   EDU      google    google
2   EDU  google_usa      gusa
3   EDU      tabula      gusa
4   EDU         xyz     other
5   EDU         abc     other
6   IAR    facebook  facebook
7   IAR      google     other