基于Python中的规则创建dataframe的新列

我有一个CSV文件，我正在努力解决我的熊猫问题。我用纯Python解决了这个问题，但我不能用Pandas

我的CSV文件有5列。我想使用其中一个的数据创建一个新的。该列的内容是

[0,1,2,3,4,5]

。因此，基于该值，我想执行以下操作：

if value == 0:
   cost_new_column = 0
elif value == 1:
   cost_new_column = 1000
elif value == 2:
   cost_new_column = 2500
...

---

在纯Python中使用

for

和

if

来实现这一点很简单。如何在Pandas中执行此操作？

我将构建一个

目录

，说明如何

映射值并调用列，例如：

In [95]:
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(0, 6, 20)})
df

Out[95]:
    a
0   5
1   3
2   3
3   5
4   5
5   4
6   0
7   5
8   1
9   0
10  5
11  2
12  4
13  5
14  2
15  5
16  0
17  5
18  4
19  4

In [96]:    
d = dict(zip(range(6), [0,1000,2500,4000,5000,8000]))
d

Out[96]:
{0: 0, 1: 1000, 2: 2500, 3: 4000, 4: 5000, 5: 8000}

In [98]:    
df['new_col'] = df['a'].map(d)
df

Out[98]:
    a  new_col
0   5     8000
1   3     4000
2   3     4000
3   5     8000
4   5     8000
5   4     5000
6   0        0
7   5     8000
8   1     1000
9   0        0
10  5     8000
11  2     2500
12  4     5000
13  5     8000
14  2     2500
15  5     8000
16  0        0
17  5     8000
18  4     5000
19  4     5000

谢谢这很有效。仍在学习熊猫：）由于SE限制，我将在9分钟内接受你的答案。如果条件不准确，你会怎么做，但看起来是：
if value<-10
，
if-10，我会使用
pd.cut
或使用几个
loc
语句或
np.where
so
np.where（值<-10，一些值，np。其中（（值>=10）和（值<10），其他值，第三个值）
其中
值
是df中的某一列