Pandas에서 조건 기반 값을 사용하여 새 열을 만드는 방법은 무엇입니까?
조건 기반 값을 사용하여 새 열 생성
이 질문은 지정된 데이터 프레임에 새 열, 색상을 추가하는 방법을 탐구합니다. 조건은 Set 열의 해당 값이 'Z'이면 색상을 '녹색'으로 설정하고 그렇지 않으면 '빨간색'으로 설정해야 한다는 것입니다.
Numpy를 사용한 솔루션 Where:
선택 사항이 두 개뿐인 시나리오의 경우 np.where 메서드를 활용할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.
df['color'] = np.where(df['Set'] == 'Z', 'green', 'red')
이 접근 방식은 Set이 'Z'인 행에 '녹색'을 효과적으로 할당하고 그렇지 않으면 '빨간색'을 할당합니다.
Numpy Select를 사용한 솔루션:
조건이 2개 이상인 경우에는 np.select를 채용할 수 있습니다. 색상이 다음 기준을 충족해야 한다고 가정해 보겠습니다.
- Set이 'Z'이고 Type이 'A'인 경우 '노란색'
- Set이 'Z'이고 Type인 경우 '파란색' Type이 'B'
- '검은색'이면 'B'
- '보라색'입니다. 그렇지 않은 경우
이 시나리오에서 코드는 다음과 같습니다.
conditions = [ (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A'), (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'B'), (df['Type'] == 'B')] choices = ['yellow', 'blue', 'purple'] df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black')
이 솔루션을 사용하면 새 열에 대해 유연하고 세부적인 조건 기반 값 할당이 가능합니다.
위 내용은 Pandas에서 조건 기반 값을 사용하여 새 열을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
