python - 有没有办法比较包含浮点值的数据帧的两列并创建一个新列以基于它添加标签？

Question

我有一个如下所示的数据框:

df

            column_A      column_B
0              0.0           0.0                                    
1              0.0           0.0                                    
2              0.0           1.0                                       
3              0.0           0.0                                     
4              0.0           0.0                                     
5              1.0           0.0

我想创建一个 if 条件，例如:

if(df['column_A'] & df['column_b'] = 0.0: df['标签]='确定'别的: df['标签']='否'

我尝试过这个:

if((0.0 in df['column_A'] ) & (0.0 in df['column_B']))

for index, row in df.iterrows():
  (df[((df['column_A'] == 0.0) & (df['column_B']== 0.0))])

没有什么真正达到预期的结果

我希望我的输出是:

            column_A      column_B   label
0              0.0           0.0      OK                          
1              0.0           0.0      OK                            
2              0.0           1.0      NO                               
3              0.0           0.0      OK                             
4              0.0           0.0      OK                             
5              1.0           0.0      NO

Answer 1

您可以使用np.where为了根据条件的结果创建一个带有 OK 或 NO 的数组:

import numpy as np
df['label'] = np.where(df.column_A.add(df.column_B).eq(0), 'OK', 'NO')

     column_A  column_B label
0       0.0       0.0    OK
1       0.0       0.0    OK
2       0.0       1.0    NO
3       0.0       0.0    OK
4       0.0       0.0    OK
5       1.0       0.0    NO