根据条件在数据框中创建新列
对于数据框df：
dummy_data1 = {'category': ['White', 'Black', 'Hispanic','White'],
'Pop':['75','85','90','100'],'White_ratio':[0.6,0.4,0.7,0.35],'Black_ratio':[0.3,0.2,0.1,0.45], 'Hispanic_ratio':[0.1,0.4,0.2,0.20] }
df = pd.DataFrame(dummy_data1, columns = ['category', 'Pop','White_ratio', 'Black_ratio', 'Hispanic_ratio'])
我想通过首先检查类别，然后将“ Pop”中的值乘以列中的相应比率值，来向此数据框添加一个新列“ pop_n”。对于第一行，类别为“白色”，因此应将75乘以0.60并将45放入pop_n列。我想到写类似的东西：
df['pop_n']= (df['Pop']\*f['White_ratio']).where(df['category']=='W')
这有效，但仅适用于一个类别。我将不胜感激。
谢谢。
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使用
DataFrame.filter和DataFrame.lookup：首先，我们使用filter来获取名称中带有ratio的列。然后拆分并保留第一个单词仅在下划线之前。
最后，我们使用
lookup将category值匹配到这些列。# df['Pop'] = df['Pop'].astype(int) df2 = df.filter(like='ratio').rename(columns=lambda x: x.split('_')[0]) df['pop_n'] = df2.lookup(df.index, df['category']) * df['Pop'] category Pop White_ratio Black_ratio Hispanic_ratio pop_n 0 White 75 0.60 0.30 0.1 45.0 1 Black 85 0.40 0.20 0.4 17.0 2 Hispanic 90 0.70 0.10 0.2 18.0 3 White 100 0.35 0.45 0.2 35.0回答来源：stackoverflow
2020-03-24 23:47:57赞同 展开评论 打赏
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