如何基于其他两列创建新的dataframe列？
如何基于其他两列创建新的dataframe列？
提问于 2022-01-21 15:39:45
我想要创建一个二进制列，如果下表中的两个列的值都在相同的范围内，则指示1。例如，如果cat_1上的值在5-10之间，而cat_2中的值也在5-10之间，那么它应该指示1，否则应该是0。
| cat_1. | cat_2. | [5-10] (new column to be created|
| -------- | -------------- | --------------------------------|
| 5 | 10 |1. |
| 7 | 9. |1 |
| 1 | 7. |0 |到目前为止，我尝试了以下代码，但它返回了一个错误：
df.loc[((df['cat_1l'] >= 5 & df['cat_1'] <= 10)
& (df['cat_2'] >= 5 & result['cat_2'] <= 10)), '[5-10]' = 1这是一个错误：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-01-21 15:51:24
出现错误的原因是，&的计算比>=具有优先级。若要修复代码段，请在列比较周围添加括号：
df.loc[((df['cat_1l'] >= 5) & (df['cat_1'] <= 10)
& (df['cat_2'] >= 5) & (result['cat_2'] <= 10)), '[5-10]' = 1更好的是，我们倾向于将新列定义为一个整体，而不使用.loc进行子设置。例如考虑：
df['[5-10]'] = df['cat1'].between(5, 10) & df['cat_2'].between(5, 10)Stack Overflow用户
发布于 2022-01-21 15:50:08
熊猫使用按位操作(& x)，每个条件都应该用圆括号括起来，否则错误就会产生。
尝试用()之类的(df['cat_1l'] >= 5) & (...)包装每个条件，以查看错误是否消失。
但是，可以使用between函数简化您的操作。
df['[5-10]'] = (df.cat_1.between(5, 10) & df.cat_2.between(5, 10)).astype(int)Stack Overflow用户
发布于 2022-01-21 15:46:20
在这种情况下，您还可以使用apply()根据其他列创建一个新列。
在这里，我传递了两个列cat_1和cat_2的值，以创建一个新列，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'cat_1': [5, 7, 1],
'cat_2': [10, 9, 7],
}
)
def check_in_range(x):
cat_1, cat_2 = x
start = 5
end = 10
if (start <= cat_1 <= end) and (start <= cat_2 <= end):
return 1
else:
return 0
df['new'] = df[['cat_1', 'cat_2']].apply(check_in_range, axis=1)
print(df)
# cat_1 cat_2 new
#0 5 10 1
#1 7 9 1
#2 1 7 0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70803884
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