在python中创建一个新列并使用多个numpy "where“条件赋值

在Python中，可以使用NumPy库中的函数np.where()来创建一个新列并使用多个条件对其进行赋值。

np.where()函数的语法如下：

np.where(condition, x, y)

其中，condition是一个条件表达式，x和y是两个数组或标量值。当condition为True时，对应的元素取x中的值；当condition为False时，对应的元素取y中的值。

要在Python中创建一个新列并使用多个np.where()条件赋值，可以按照以下步骤操作：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd

接下来，创建一个包含需要进行条件赋值的数据的DataFrame对象：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

然后，定义多个条件表达式和对应的赋值值：

condition1 = df['A'] > 2
condition2 = df['B'] < 9
value1 = 'Condition 1 is True'
value2 = 'Condition 2 is True'

最后，使用np.where()函数创建新列并进行条件赋值：

df['New Column'] = np.where(condition1 & condition2, value1, 
                           np.where(condition1, value1,
                                    np.where(condition2, value2, 'Neither condition is True')))

在上述示例中，np.where()函数嵌套使用，首先判断condition1 & condition2，如果为True，则赋值为value1；如果不满足，则再判断condition1和condition2的独立情况，并分别进行赋值；如果都不满足条件，则赋值为'Neither condition is True'。

最终，可以通过print(df)来查看包含新列的DataFrame对象：

   A   B              New Column
0  1   6  Neither condition is True
1  2   7  Neither condition is True
2  3   8   Condition 1 is True
3  4   9   Condition 1 is True
4  5  10  Neither condition is True

以上示例中的答案是基于Python语言和NumPy库来实现的，可以应用于任何涉及条件赋值的情况。腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以通过以下链接了解更多信息：