Python 基于现有数据帧的条件创建新数据帧

我想创建一个新的dataframe，其中一列包含0或1，具体取决于现有dataframe的条件

在df（现有）数据帧中，我想检查a、b和c列中的值是否同时包含零。如果是这样，则创建一个新的dataframe，其中一列在满足条件时返回零。否则返回1

现有数据帧的示例：

df = pd.DataFrame({"a":[0,1,0,0],"b":[0,None,0,None],"c":[0,8,0,10],"new_col":[5,5,5,5]})
mylist = ['a','b','c']

if any((df[mylist] == 0).all(1).values):
    print('all zeros')
else:
    print('contains nonzero')

df_new = pd.DataFrame({'col':[0,1,0,1]})

我不知道应该用什么来代替打印语句以获得所需的结果

所需数据帧：

df = pd.DataFrame({"a":[0,1,0,0],"b":[0,None,0,None],"c":[0,8,0,10],"new_col":[5,5,5,5]})
mylist = ['a','b','c']

if any((df[mylist] == 0).all(1).values):
    print('all zeros')
else:
    print('contains nonzero')

df_new = pd.DataFrame({'col':[0,1,0,1]})

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提前谢谢

我相信您需要更改支票的条件，而不等于

任何

：

df['out'] = (df[mylist] != 0).any(1).astype(int)
print (df)
   a    b   c  new_col  out
0  0  0.0   0        5    0
1  1  NaN   8        5    1
2  0  0.0   0        5    0
3  0  NaN  10        5    1

如果需要新的数据帧：

df1 = (df[mylist] != 0).any(1).astype(int).to_frame('col')
print (df1)
   col
0    0
1    1
2    0
3    1

它必须使用“if”语句

在pandas中，使用

if-else

函数从

numpy

-：

也可以使用

if-else

解决方案，但不要使用，因为速度慢：

out = []

for x in (df[mylist] == 0).all(1).values:
    if np.any(x):
        out.append(0)
    else:
        out.append(1)

df['out'] = out
print (df)
   a    b   c  new_col  out
0  0  0.0   0        5    0
1  1  NaN   8        5    1
2  0  0.0   0        5    0
3  0  NaN  10        5    1