python—如何从字典和使用条件在现有df中创建列？

j0pj023g 于 2021-09-08 发布在 Java

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我有以下df（仅举个例子）：

data={'Name': ['Tom', 'Joseph', 'Krish', 'John']}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)

city={"New York": "123", 
 "LA":"456",
 "Miami":"789"}

Output:
     Name
0     Tom
1  Joseph
2   Krish
3    John

我想在df中添加另一列，它将基于城市词典。
我想这样做的条件如下：如果名字是汤姆或克里斯，那么他们应该得到123（纽约）。如果名字是约翰，那么他应该得到456（洛杉矶）。如果名字是约瑟夫，那么他应该得到789（迈阿密）。
提前感谢：）

python pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68319197/how-can-i-create-a-column-in-an-existing-df-from-dictionary-and-using-conditions

1条答案

按热度按时间

sbdsn5lh1#

尝试通过loc和布尔掩蔽：

df.loc[df['Name'].isin(['Tom','Krish']),'City']='New York'
df.loc[df['Name'].eq('Joseph'),'City']='LA'
df.loc[df['Name'].eq('John'),'City']='Miami'

最后：

df['Value']=df['City'].map(city)

# you can also use replace() in place of map()

或


# import numpy as np

cond=[
    df['Name'].isin(['Tom','Krish']),
    df['Name'].eq('Joseph'),
    df['Name'].eq('John')                     
]
df['City']=np.select(cond,['New York','LA','Miami'])
df['Value']=df['City'].map(city)

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