pandas DataFrame 根据多列的值做判断,生成新的列值实例

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环境：python3.6.4 + pandas 0.22

主要是DataFrame.apply函数的应用，如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理，如果axis为1则每次取一列。

如代码所示，判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016，则新列test值赋为1，否则为0.

import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(data, columns = ['year', 'city', 'population', 'debt']) def function(a, b): if 'ing' in a and b == 2016: return 1 else: return 0 print(frame, 'n') frame['test'] = frame.apply(lambda x: function(x.city, x.year), axis = 1) print(frame)

运行结果如下：

另外Series类型也有apply函数，用法示例如下：

import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(data, columns = ['year', 'city', 'population', 'debt']) print(frame, 'n') frame['panduan'] = frame.city.apply(lambda x: 1 if 'ing' in x else 0) print(frame)

运行结果如下：

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