Python 在Pandas中，如何根据基于两个现有列的条件填充新列？

我正试图根据两个现有列的条件创建一个新列，但在使用“np.where”后出现了一个错误，是否还有其他方法可以实现这一点

输入：

change1 change2
yes     yes
yes     no
no      yes
no      yes

预期产出：

change1 change2 change3
yes      yes      ok
yes      no       not ok
no       yes      not ok
no       yes      not ok

代码：

错误：

cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]

使用和。 这将帮助您改进代码的语法并避免错误

df['change3'] = np.where(df.eq('yes').all(axis=1), 'ok' , 'not ok')
#if you need select columns
#df['change3'] = np.where(df[['change1', 'change2']].eq('yes').all(axis=1),
                          'ok' , 'not ok')

没有

或

您也可以使用/

---

您可以使用：

df['change3'] = df.apply(lambda x: 'ok' if x['change1'] == x['change2'] else 'not ok', axis=1)

输出：

---

使用

数据帧。替换
以转换为二进制，然后选中每行的
all
：

df1['change3'] = np.where(df1.replace({'yes': 1, 'no': 0}).all(axis=1), 
                          'ok', 
                          'not ok')

或使用
替换
和
求和
：

df1['change3'] = np.where(df1.replace({'yes': 1, 'no': 0}).sum(axis=1).gt(1), 
                          'ok', 
                          'not ok')

你缺少括号，这被称为：
np。其中（（df['change1']='yes'）&（df['change2']='yes'），'ok'，'notok'）
为什么要投否决票？同意ansev，除非绝对必要，否则我们不应该发布申请案例。我早期的一些pandas代码被
的答案大量篡改。在不需要的地方应用
。也许我应该对矢量化有更多的了解，但这是我们应该引导初学者远离的东西。不管是谁否决了这一点，这都是不必要的，这个答案是正确的，尽管
apply
并不可取。我投了更高的票。我喜欢你的例子，替换和求和+1
 df['change3'] = df.eq('yes').all(axis=1).map({True : 'ok' , False : 'not ok'})
#df['change3'] = df.eq('yes').all(axis=1).replace({True : 'ok' , False : 'not ok'})

print(df)

#   change1 change2 change3
# 0     yes     yes      ok
# 1     yes      no  not ok
# 2      no     yes  not ok
# 3      no     yes  not ok

df['change3'] = df.apply(lambda x: 'ok' if x['change1'] == x['change2'] else 'not ok', axis=1)

df1['change3'] = np.where(df1.replace({'yes': 1, 'no': 0}).all(axis=1), 
                          'ok', 
                          'not ok')

df1['change3'] = np.where(df1.replace({'yes': 1, 'no': 0}).sum(axis=1).gt(1), 
                          'ok', 
                          'not ok')

  change1 change2 change3
0     yes     yes      ok
1     yes      no  not ok
2      no     yes  not ok
3      no     yes  not ok