基于python中另一列的值创建新列
问题描述:
我有一个Dataframe并希望根据条件创建一个新列,如果满足某个条件,则该值将来自另一列列,否则它需要为零。 原始数据框是;基于python中另一列的值创建新列
df2 = pd.read_csv('C:\Users\ABC.csv')
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'])
df2['Hour'] = df2.Date.dt.hour
df2['Occupied'] = ''
Date Value Hour Occupied
2016-02-02 21:00:00 0.6 21
2016-02-02 22:00:00 0.4 22
2016-02-02 23:00:00 0.4 23
2016-02-03 00:00:00 0.3 0
2016-02-03 01:00:00 0.2 1
2016-02-03 02:00:00 0.2 2
2016-02-03 03:00:00 0.1 3
2016-02-03 04:00:00 0.2 4
2016-02-03 05:00:00 0.1 5
2016-02-03 06:00:00 0.4 6
我想有在被占领列df2.Value相同的值,如果df2.Hour大于或等于9,否则这些值将在占用列零。我试过下面的代码,但它不工作,因为我想(它打印与df2.Value相同的值,而不考虑else语句);
for i in df2['Hour']:
if i >= 9:
df2['Occupied'] = df2.Value
else:
df2['Occupied'] = 0
任何想法这是什么问题?
答
使用where
与布尔条件,这将设置所有列值,而不是迭代逐行:
In [120]:
df2['Occupied'] = df2['Value'].where(df2['Hour'] >= 9, 0)
df2
Out[120]:
Date Value Hour Occupied
0 2016-02-02 21:00:00 0.6 21 0.6
1 2016-02-02 22:00:00 0.4 22 0.4
2 2016-02-02 23:00:00 0.4 23 0.4
3 2016-02-03 00:00:00 0.3 0 0.0
4 2016-02-03 01:00:00 0.2 1 0.0
5 2016-02-03 02:00:00 0.2 2 0.0
6 2016-02-03 03:00:00 0.1 3 0.0
7 2016-02-03 04:00:00 0.2 4 0.0
8 2016-02-03 05:00:00 0.1 5 0.0
9 2016-02-03 06:00:00 0.4 6 0.0
感谢,这为我工作。 – Muhammad