如何基于列表中的值更新/创建熊猫中的列
所以，这是我的数据框
import pandas as pd
cols = ['Name','Country','Income']
vals = [['Steve','USA',40000],['Matt','UK',40000],['John','USA',40000],['Martin','France',40000],]
x = pd.DataFrame(vals,columns=cols)
我还有另一个清单：
europe = ['UK','France']
如果x.Country位于欧洲，我想创建一个新列“ Continent”
问题答案：
或者您可以isin直接 使用
x['New Column']='Not Europe'
x.loc[x.Country.isin(europe),'New Column']='Europe'
Out[612]:
Name Country Income New Column
0 Steve USA 40000 Not Europe
1 Matt UK 40000 Europe
2 John USA 40000 Not Europe
3 Martin France 40000 Europe
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基于dataframe列val_1值，查看其他列col_0-10标签前缀，然后创建另一列Mycl。 数据帧看起来像： 应用逻辑后所需的数据帧： 我是trid，但这不起作用：df['mycol']=df['col'df['val_1']。aType（str）] DDL生成DataFrame： 谢谢！
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我有这个原始数据帧： > 可能有多行具有相同的日期时间，如示例所示。 列< code>column中可能不止有两个不同的值，这是一个简化的示例。 所有值都是整数。 我想创建这个新的数据框： 需要采取的行动： > 对于列＜code＞列＜code＞中的每个唯一值，创建一个新列，该值作为列的名称。 对于每个唯一的日期时间，创建一个新行。 根据原始列填充值，如果没有值，则使用 NaN。 创建原始数据帧的代
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我有一个pandas dataframe，需要根据dataframe中其他列的值创建新列。这是数据帧 人城市国家国家 美国伊利诺伊州芝加哥 美国亚利桑那州凤凰城B酒店 C美国加利福尼亚州圣地亚哥 我想根据state中的值创建两个新列 创建新列df[“城北”]=df[“城市”]其中state=“伊利诺伊” 创建新列df[“城市南部”]=df[“城市”]，其中州不等于“伊利诺伊州” 我试过了 但是不等
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我想创建一个名为Playercategory的新专栏， 如果玩家的国籍为“美国”或除欧洲国家外的任何其他国家的美国，则Playercategory==“美国” 如果玩家的国籍是欧洲国家或与任何其他国家的欧洲国家，则Playerclass=="欧洲"（例如："意大利"、"意大利/美国"、"德国/美国"、"立陶宛/澳大利亚"、"比利时"） 对于所有其他玩家，则Playercategory==“非” 预
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我有两个熊猫数据框 步骤2：对于flag=1的行，AA_new将计算为var1（来自df2）*组“A”和val“AA”的df1的'cal1'值*组“A”和val“AA”的df1的'cal2'值，类似地，AB_new将计算为var1（来自df2）*组“A”和val“AB”的df1的'cal1'值*组“A”和val“AB”的df1的'cal2'值 我的预期输出如下所示： 以下基于其他stackflow
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问题内容： 我的用于用户访问的Web应用程序体系结构以两种方式分开：-经理表（列：特权）员工表（列：特权，许可） Manager是一个超级管理员帐户，用于根据套餐类型（例如，基本，白银，黄金）来订阅我们的服务。 对于Employee，默认情况下，此acc将由Manager创建并 共享与Manager相同的特权 （订阅的服务包）。但是，经理需要为每个功能设置 权限级别 ，以便员工能够访问Web应用程