从现有值中为新的值列创建循环[重复]答案

【问题标题】：Creating a loop for a new column of values out of existing values [duplicate]从现有值中为新的值列创建循环[重复]
【发布时间】：2023-03-16 00:42:01
【问题描述】：

我希望在数据框中创建一个新列，以指示比赛是以主场胜利、客场胜利还是平局结束。

这是我目前使用的代码：

for value in df2:
    if value in df2['home_goals'] > df2['away_goals']:
        df2['result'] = 'H'
    elif value in df2['home_goals'] < df2['away_goals']:
        df2['result'] = 'A'
    else:
        df2['result'] = 'D'

这是输出。

              Home Team       Away Team home_goals away_goals result
Season                                                              
2018-2019       Man Utd       Leicester          2          1      D
2018-2019     Newcastle           Spurs          1          2      D
2018-2019   Bournemouth         Cardiff          2          0      D
2018-2019        Fulham  Crystal Palace          0          2      D
2018-2019  Huddersfield         Chelsea          0          3      D

正如您所看到的那样，在这种情况下，主队或客队获胜，而是将所有结果显示为平局。

谁能告诉我我哪里出错了？

谢谢

【问题讨论】：

你能提供一些数据吗？ dataframe.head(10) 之类的东西很好分析
感谢已经尝试了其中的一些并解决了这个问题。非常感谢您的帮助！

标签： python python-3.x pandas dataframe for-loop

【解决方案1】：

一种pythonic的方式可能是，

import numpy as np

df2['result'] = np.where(df2['home_goals'] > df2['away_goals'], 'H', 
                         np.where(df2['home_goals'] < df2['away_goals'], 'A', 'D'))

使用链式np.where() 命令。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在此处使用np.select。

condlist = [
    df2["home_goals"] > df2["away_goals"],
    df2["home_goals"] < df2["away_goals"],
]
choicelist = ["H", "A"]
df2["result"] = np.select(condlist, choicelist, "D")

np.select 可以有任意数量的条件

condlist = [cond₁, ..., cond_n]
choicelist = [choice₁, ..., choice_n]
# Here mapping is as follows:
# cond₁ &LongRightArrow; choice₁
# ...
# cond_n &LongRightArrow; choice_n
np.select(condlist, choicelist, default='your_default_value')

【讨论】：

【解决方案3】：

与您的方法类似的是在数据帧上使用逐行应用函数

df = pd.DataFrame({'home':[2,1,0,2],'away':[1,3,1,2]})

def fun(x):
    if x['home']>x['away']:   return 'H'
    elif x['home']<x['away']: return 'A'
    else : return 'D'

df['result'] = df.apply(fun,axis=1)

【讨论】：

【解决方案4】：

您也可以使用apply() 或iterrows() 进行循环，在您的代码中values in 可能是原因，因此请删除它。

def filter(row):
  result =''
  # Removed values in
  if row['home_goals'] > row['away_goals']:
    result = 'H'
  elif row['home_goals'] < row['away_goals']:
    result = 'A'
  else:
    result = 'D'
  return result

df['result'] = df.apply(filter,axis=1)

【讨论】：