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我有一个 Pandas 数据框，我想创建一个新列 BB 基于以下条件。
df.loc[df['TGR1'] == 0, 'BB'] = 0
df['BB'] = np.where(df.TGR1 == 0,0, df.columns == test.TGR1.value )
Dist Track EVENT_ID Date 1 2 3 TGR1 TGR2
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 1 0
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 2 1
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 0 2
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 3 1
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 2 2
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 1 2
Dist Track EVENT_ID Date 1 2 3 TGR1 TGR2 BB
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 1 0 34.00
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 2 1 5.18
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 0 2 0
311m Cran 174331755 2020-10-19 34.00 5.18 19.10 3 1 19.10
最佳答案
一种方法是使用 numpy advanced indexing :
import numpy as np
# extract columns 1,2,3 into a numpy array with a zeros column stacked on the left
vals = np.column_stack((np.zeros(len(df)), df[list('123')]))
vals
array([[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ],
[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ],
[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ],
[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ],
[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ],
[ 0. , 34. , 5.18, 19.1 ]])
# use TGR1 values as the column index to extract corresponding values
df['BB'] = vals[np.arange(len(df)), df.TGR1.values]
df
Dist Track EVENT_ID Date 1 2 3 TGR1 TGR2 BB
0 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 1 0 34.00
1 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 2 1 5.18
2 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 0 2 0.00
3 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 3 1 19.10
4 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 2 2 5.18
5 311m Cran 174331755 2020-10-19 34.0 5.18 19.1 1 2 34.00
关于python - Pandas /Python : How to create new column based on values from other columns and apply extra condition to this new column，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/69330911/
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