Python 基于另一列的值在Pandas中创建新列

任务如下：

向df添加一个名为income10的新列。它应该包含相同的内容 值作为收入，所有0值替换为1

我尝试了以下代码：

df['income10'] = np.where(df['income']==0, df['income10'],1)

但我不断地得到一个错误：

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您可以对列中的每个值应用函数：

df["a"] = df.a.apply(lambda x: 1 if x == 0 else x)

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您正在尝试引用一个尚不存在的列

df['income10'] = np.where(df['income']==0, ===>**df['income10']**,1)

在np.where中，您需要引用值产生的列。试试这个

df['income10'] = np.where(df['income']==0, 1, df['income'])

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编辑：更正了参数顺序

有什么错误？@Groger刚刚用error的图像更新了帖子似乎income不是有效的列名。如果您打印出df.columns，您应该能够看到哪些列对您可用。他希望将新值分配给新列我认为您的where是向后的。它应该是

df['income10']=np.where（df['income']==0,1，df['income']）

如果为真则为1，否则

df['income]

@DavidBuck

np.where

为

np.where（boolArray，trueValues，false）

Yep，OP表示“0值替换为1”，所以当

df['income]=0

为真时，它应该为1，否则，

df['income']

@DavidBuck我明白我的错误了。谢谢你抓住它。