Создание нового столбца на основе условий в Python — это простой процесс, который можно выполнить с помощью библиотеки pandas. В этой статье мы рассмотрим шаги, необходимые для создания нового столбца на основе условий в Python.
Первый шаг — импортировать библиотеку pandas и загрузить набор данных в фрейм данных. Это можно сделать с помощью функции «pandas.read_csv()» для загрузки данных из файла CSV или с помощью функции «pandas.read_excel()» для загрузки данных из файла Excel. После загрузки данных в кадр данных важно убедиться, что переменные имеют правильный формат, например числовой для непрерывных переменных и строковый для категориальных переменных.
Следующим шагом является создание нового столбца на основе условий. Это можно сделать с помощью функции «pandas.DataFrame.assign()» для создания нового столбца и функции «pandas.Series.where()» для применения условий. Функция «pandas.DataFrame.assign()» принимает имя нового столбца, а функция «pandas.Series.where()» принимает условия в качестве аргументов.
Например, если вы хотите создать новый столбец с именем «Оценка» на основе значений столбца «Оценка», вы должны использовать следующий код:
df = df.assign(grade = df[“score”].where(df[“score”] >= 90, “A”))
Этот код создает новый столбец с именем «Оценка» и присваивает значение «А» всем строкам, где значение столбца «Оценка» больше или равно 90.
Важно отметить, что при создании нового столбца на основе условий важно убедиться, что условия четко определены и новый столбец имеет правильный формат. Кроме того, важно помнить, что новый столбец не будет постоянно добавляться в фрейм данных, если только вы не перезапишете фрейм данных или не используете аргумент inplace=True в функции assign().
В заключение, создание нового столбца на основе условий в Python — это простой процесс, который можно выполнить с помощью библиотеки pandas. Первый шаг — импортировать библиотеку pandas и загрузить набор данных в фрейм данных. Следующим шагом является использование функции «pandas.DataFrame.assign()» для создания нового столбца и функции «pandas.Series.where()» для применения условий к новому столбцу. Важно убедиться, что условия четко определены и новый столбец имеет правильный формат. Кроме того, имейте в виду, что новый столбец не будет постоянно добавляться в фрейм данных, если вы не перезапишете фрейм данных или не используете аргумент inplace=True в функции assign(). Это мощный метод манипулирования данными и подготовки их к дальнейшему анализу или моделированию.
Если вы хотите, вы можете найти больше на SETScholars или WACAMLDS.
Большое спасибо за ваше время, Ура!
