基于其他列中的值在Python3（熊猫）数据帧中创建新列
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
df.loc[((df['state'] == 'Illinois')), 'city-north'] = df['city']
df.loc[((df['state'] != 'Illinois')), 'city-south'] = df['city']
但是不等于条件的第二行代码没有创建“城市南方”列。请帮帮忙
共有2个答案
我认为你的代码应该可以正常工作。
df.loc[df['state'] == 'Illinois', 'city-north'] = df['city']
df。loc[df['state']！='Illinois'，'city south']=df['city']
我甚至尝试了多种条件和新的输入，这些输入不在原始数据框中，并且仍然工作如下：
df.loc[（df['州'] == '伊利诺伊州'）
df。loc[（df[‘州’！=‘伊利诺伊州’）
请注意，我的回答的第二部分是在多个条件下显示更清晰的内容，并且仍然有效。它可用于添加具有新条目的新列。
对于我工作良好，如果没有匹配条件被创建缺失值：
df.loc[df['state'] == 'Illinois', 'city-north'] = df['city']
df.loc[df['state'] != 'Illinois', 'city-south'] = df['city']
print (df)
person city state country city-north city-south
0 A Chicago Illinois USA Chicago NaN
1 B Phoenix Arizona USA NaN Phoenix
2 C San Diego California USA NaN San Diego
如果不匹配的行需要空值字符串：
df['city-north'] = np.where(df['state'] == 'Illinois', df['city'], '')
df['city-south'] = np.where(df['state'] != 'Illinois', df['city'], '')
print (df)
person city state country city-north city-south
0 A Chicago Illinois USA Chicago
1 B Phoenix Arizona USA Phoenix
2 C San Diego California USA San Diego
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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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