具有多个条件的Numpy“where”

Question

我尝试在数据帧“df_energy”中添加一个新的列“energy_class”，如果“consumpion_energy”值为

有什么办法可以帮我吗？

先谢谢你

Answer 1

我喜欢保持代码干净。这就是为什么我更喜欢np.vectorize这样的任务。

def conditions(x):
    if x > 400:
        return "High"
    elif x > 200:
        return "Medium"
    else:
        return "Low"

func = np.vectorize(conditions)
energy_class = func(df_energy["consumption_energy"])

然后，只需使用以下命令将numpy数组作为列添加到数据帧中：

df_energy["energy_class"] = energy_class

这种方法的优点是，如果希望向列添加更复杂的约束，可以很容易地完成。希望能有帮助。

Answer 2

您可以使用三元组：

np.where(consumption_energy > 400, 'high', 
         (np.where(consumption_energy < 200, 'low', 'medium')))

Answer 3

试试这个：使用@Maxu的设置

col         = 'consumption_energy'
conditions  = [ df2[col] >= 400, (df2[col] < 400) & (df2[col]> 200), df2[col] <= 200 ]
choices     = [ "high", 'medium', 'low' ]
    
df2["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)


  consumption_energy energy_class
0                 459         high
1                 416         high
2                 186          low
3                 250       medium
4                 411         high
5                 210       medium
6                 343       medium
7                 328       medium
8                 208       medium
9                 223       medium