从np.where()获取单个值以填充新列是一种在数据分析和处理中常用的方法。np.where()是NumPy库中的一个函数,用于根据给定的条件从两个数组中选择元素。
具体来说,np.where()函数的语法如下: np.where(condition, x, y)
其中,condition是一个布尔数组或条件表达式,x和y是两个数组。当condition中的元素为True时,选择x中对应位置的元素;当condition中的元素为False时,选择y中对应位置的元素。最终返回一个新的数组,其中包含根据条件选择的元素。
在填充新列的场景中,可以使用np.where()函数根据某个条件选择特定的值填充新列。例如,假设有一个名为df的DataFrame对象,其中包含一个名为'age'的列,我们想要根据'age'列的值是否大于等于18来填充一个新的列'category',可以使用如下代码:
import numpy as np import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'age': [20, 15, 25, 30, 10]}) df['category'] = np.where(df['age'] >= 18, 'adult', 'child')
上述代码中,通过np.where()函数根据'age'列的值是否大于等于18来选择填充'adult'或'child',并将结果存储在新的'category'列中。最终得到的DataFrame对象如下:
age category 0 20 adult 1 15 child 2 25 adult 3 30 adult 4 10 child
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