熊猫根据行中其他单元格的值为单元格赋值

Question

给定以下数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
DF = pd.DataFrame({'COL1': ['a','b','b'], 
                   'COL2' : [0,np.nan,1],})

DF

    COL1    COL2
0    a        0      
1    b       NaN     
2    b        1      

我希望能够指定一个新列COL3具有的价值2的所有行上COL1是b和COL2不为空。

期望的结果如下：

    COL1    COL2    COL3
0    a        0      0
1    b       NaN     0
2    b        1      2

提前致谢！

Answer 1

这可以使用DataFrame 上的apply方法来实现。您需要传入一个函数来应用于每一行，并将轴1设置为正确的模式（应用于每一行，而不是每一列）。

这是一个工作示例：

def row_handler(row):
    if row['COL1'] == 'b' and not np.isnan(row['COL2']):
        return 2
    return 0

DF['COL3'] = DF.apply(row_handler, axis=1)

返回这个：

>> print DF
  COL1  COL2  COL3
0    a     0     0
1    b   NaN     0
2    b     1     2

Answer 2

numpy.where您可以与isin和 一起使用notnull：

DF['COL3'] = np.where((DF['COL1'].isin(['b'])) &(DF['COL2'].notnull()), 2, 0)
print DF 


  COL1  COL2  COL3
0    a     0     0
1    b   NaN     0
2    b     1     2