Python 在遍历数据帧列时，如何使用if-else条件来合并值并创建新列？

dataset['Age'].value\u counts（）

这里

dataset['Age']

是数据帧数据集的一列。我正在尝试在中创建一个新列

名为

dataset['Age in Num']

的同一数据帧，其中所有原始值将分组到

#just 4 categories
18-23-NEW VOTER      as  18 
24-35-YOUNG VOTER    as 24
36-55-MATURED VOTER  as 36
the remaining values as 56

我使用了以下代码，但它不起作用

for Age in dataset['Age']:
    if Age == '24-35-YOUNG VOTER':        
       dataset['Age in Num'] = 24
    elif Age == '36-55-MATURED VOTER':
        dataset['Age in Num'] = 36
    elif Age == '18-23-NEW VOTER':
        dataset['Age in Num'] = 18
    else:
        dataset['Age in Num'] = 56

#then when i typed dataset['Age in Num']
#i got this 

0       36
1       36
2       36
3       36
4       36
5       36
6       36
7       36
8       36
9       36
10      36
11      36
12      36
13      36
14      36

---

所有值仅为36。。。。感谢您的帮助

这正是您需要的：

def test(Age):
if Age == '24-35-YOUNG VOTER':        
    return 24
elif Age == '36-55-MATURED VOTER':
    return 36
elif Age == '18-23-NEW VOTER':
    return 18
else:
    return 56

df['Age in Num']=df.Age.apply(lambda x: test(x))

输出（示例）：

---

如果我们看不懂你的代码，我们就帮不了你。看见

def test(Age):
if Age == '24-35-YOUNG VOTER':        
    return 24
elif Age == '36-55-MATURED VOTER':
    return 36
elif Age == '18-23-NEW VOTER':
    return 18
else:
    return 56

df['Age in Num']=df.Age.apply(lambda x: test(x))

   Age                Age in Num
0   1                   56
1   32                  56 
2   24-35-YOUNG VOTER   24
3   24-35-YOUNG VOTER   24
4   36-55-MATURED VOTER 36
5   18-23-NEW VOTER     18