Python 如何基于pandas中的多个列指定值？

是否有一种优雅的方法可以根据pandas中的数据帧中的多列分配值？假设我有一个数据框架，有两列：水果类型和颜色

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'FruitType':['apple', 'banana','kiwi','orange','loquat'],
'Color':['red_black','yellow','greenish_yellow', 'orangered','orangeyellow']})

我想根据“水果类型”和“颜色”列分配第三列的值“isYellowSeedless”

我有一份我认为无籽的水果的清单，想检查一下颜色柱，看看它是否含有“黄色”。 我该如何优雅地把这些串在一起

这是我没有成功的尝试：

df[(df['FruitType'].isin(seedless)) & (culture_table['Color'].str.contains("yellow"))]['isYellowSeedless'] = True

与

遮罩一起使用

：

m = (df['FruitType'].isin(seedless)) & (df['Color'].str.contains("yellow"))

df.loc[m, 'isYellowSeedless'] = True
print (df)
             Color FruitType isYellowSeedless
0        red_black     apple              NaN
1           yellow    banana             True
2  greenish_yellow      kiwi              NaN
3        orangered    orange              NaN
4     orangeyellow    loquat             True

如果需要

True

和

False

输出：

df['isYellowSeedless'] = m
print (df)
             Color FruitType  isYellowSeedless
0        red_black     apple             False
1           yellow    banana              True
2  greenish_yellow      kiwi             False
3        orangered    orange             False
4     orangeyellow    loquat              True

对于某些标量使用的

if-else

，请使用：

对于转换为

0

和

1

：

df['isYellowSeedless'] = m.astype(int)
print (df)
             Color FruitType  isYellowSeedless
0        red_black     apple                 0
1           yellow    banana                 1
2  greenish_yellow      kiwi                 0
3        orangered    orange                 0
4     orangeyellow    loquat                 1

与

遮罩一起使用

：

m = (df['FruitType'].isin(seedless)) & (df['Color'].str.contains("yellow"))

df.loc[m, 'isYellowSeedless'] = True
print (df)
             Color FruitType isYellowSeedless
0        red_black     apple              NaN
1           yellow    banana             True
2  greenish_yellow      kiwi              NaN
3        orangered    orange              NaN
4     orangeyellow    loquat             True

如果需要

True

和

False

输出：

df['isYellowSeedless'] = m
print (df)
             Color FruitType  isYellowSeedless
0        red_black     apple             False
1           yellow    banana              True
2  greenish_yellow      kiwi             False
3        orangered    orange             False
4     orangeyellow    loquat              True

对于某些标量使用的

if-else

，请使用：

对于转换为

0

和

1

：

df['isYellowSeedless'] = m.astype(int)
print (df)
             Color FruitType  isYellowSeedless
0        red_black     apple                 0
1           yellow    banana                 1
2  greenish_yellow      kiwi                 0
3        orangered    orange                 0
4     orangeyellow    loquat                 1

或者你可以试试

df['isYellowSeedless']=df.loc[df.FruitType.isin(seedless),'Color'].str.contains('yellow')
df
Out[546]: 
             Color FruitType isYellowSeedless
0        red_black     apple              NaN
1           yellow    banana             True
2  greenish_yellow      kiwi              NaN
3        orangered    orange              NaN
4     orangeyellow    loquat             True

或者你可以试试

df['isYellowSeedless']=df.loc[df.FruitType.isin(seedless),'Color'].str.contains('yellow')
df
Out[546]: 
             Color FruitType isYellowSeedless
0        red_black     apple              NaN
1           yellow    banana             True
2  greenish_yellow      kiwi              NaN
3        orangered    orange              NaN
4     orangeyellow    loquat             True

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非常好的解决方案。非常感谢。非常好的解决方案。非常感谢。我也很喜欢这个。不知道他们会那样被锁在一起！谢谢@它们是通过索引连接起来的。Yw:-）我也很喜欢这个。不知道他们会那样被锁在一起！谢谢@它们是通过索引连接起来的。Yw:-）