Python 基于多个条件和列创建新列

我想使用几个条件和columsn为一个大表创建一个新列，但我不确定最好的方法

数据帧{'a'：['a'，B，B，C，D]， “b'：[y'，'n'，'y'，'n'，np.nan]，“c'：[10,20,10,40,30]，“d'：[3,1,4,2,1]} 测向头 def fundf=df： df=df.copy 如果df.a=='a'&df.b=='n'： df['new_Col']=df.c+df.d 如果df.a=='a'&df.b=='y'： df['new_Col']=df.d*2 其他： df['new_Col']=0 返回df 享乐 或

def fundf=df： df=df.copy 如果df.a=='a'&df.b=='n'： 返回=df.c+df.d 如果df.a=='a'&df.b=='y'： 返回df.d*2 其他： 返回0 df['new_Col]df.applyfun 或者使用np.where：

df['new_Col']=np.wheredf.a=='a'，df.b=='n'，df.c+df.d，0 df['new_Col']=np.wheredf.a=='a'，df.b=='y'，df.d*2,0 看来你需要

这是一种算术方法，我在示例中为案例a='a'和b='n'添加了一行：

样品

Out[1369]:
   a    b   c    d
0  A  y    10  0.3
1  B  n    20  0.1
2  B  y    10  0.4
3  C  n    40  0.2
4  D  NaN  30  0.1
5  A  n    50  0.9

nc = df.a.eq('A') & df.b.eq('y')
mc = df.a.eq('A') & df.b.eq('n')
nr = df.d * 2
mr = df.c + df.d

df['new_col'] = nc*nr + mc*mr

Out[1371]:
   a    b   c    d  new_col
0  A  y    10  0.3  0.6
1  B  n    20  0.1  0.0
2  B  y    10  0.4  0.0
3  C  n    40  0.2  0.0
4  D  NaN  30  0.1  0.0
5  A  n    50  0.9  50.9

Out[1369]:
   a    b   c    d
0  A  y    10  0.3
1  B  n    20  0.1
2  B  y    10  0.4
3  C  n    40  0.2
4  D  NaN  30  0.1
5  A  n    50  0.9

nc = df.a.eq('A') & df.b.eq('y')
mc = df.a.eq('A') & df.b.eq('n')
nr = df.d * 2
mr = df.c + df.d

df['new_col'] = nc*nr + mc*mr

Out[1371]:
   a    b   c    d  new_col
0  A  y    10  0.3  0.6
1  B  n    20  0.1  0.0
2  B  y    10  0.4  0.0
3  C  n    40  0.2  0.0
4  D  NaN  30  0.1  0.0
5  A  n    50  0.9  50.9