Python 索引if语句

如果数据帧中的索引大于x，我将尝试创建一个1的新列

但是这个代码不起作用。有人有什么想法吗

if df.index>=3:
    df['Step1']=1
else:
    df['Step1']=0

---

让我们举一个例子

dataframe

，如下所示

df  = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[2,4,9,16,25]})

索引方法打印如下

In [4]: df.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

In [5]: df.index>3
Out[5]: array([False, False, False, False,  True])

和

df.index>3

打印如下

In [4]: df.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

In [5]: df.index>3
Out[5]: array([False, False, False, False,  True])

所以，答案是

y = df.index>3
df['new_column'] = y.astype(int)
df
   a   b  new_column
0  1   2    0
1  2   4    0
2  3   9    0
3  4  16    0
4  5  25    1

编辑： 如果要在3到9个索引之间执行 您可以执行以下操作

import numpy as np
np.logical_and(df.index>2, df.index<5)
array([False, False, False,  True,  True])

将numpy导入为np
np.logical_和（df.index>2，df.index让我们举一个例子
dataframe
，如下所示

df  = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[2,4,9,16,25]})

索引方法打印如下

In [4]: df.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

In [5]: df.index>3
Out[5]: array([False, False, False, False,  True])

和
df.index>3
打印如下

In [4]: df.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

In [5]: df.index>3
Out[5]: array([False, False, False, False,  True])

所以，答案是

y = df.index>3
df['new_column'] = y.astype(int)
df
   a   b  new_column
0  1   2    0
1  2   4    0
2  3   9    0
3  4  16    0
4  5  25    1

编辑：
如果要在3到9个索引之间执行
您可以执行以下操作

import numpy as np
np.logical_and(df.index>2, df.index<5)
array([False, False, False,  True,  True])

将numpy导入为np
np.u和（df.index>2，df.indexhere您正在检查整个df。可能是您应该为每个元素执行此操作。您可以显示更多的代码和收到的错误吗？@fred.schwartz，我回答了您的问题，这有帮助吗？），我使用了一个示例数据框。您可以用从csv@InAFlash是的，那正是我想要的。谢谢很多，真的吗helpful@InAFlash非常感谢。非常有用。您正在检查整个df。可能您应该为每个元素执行此操作。您可以显示更多代码和收到的错误吗？@fred.schwartz，我回答了您的问题，这有帮助吗？我使用了一个示例数据框。您可以用从csv@InAFlash对那正是我想要的。非常感谢。真的helpful@InAFlash非常感谢，非常有用