有没有办法添加具有特定条件的列？答案

【问题标题】：Is there any way add a columns with specific condition?有没有办法添加具有特定条件的列？
【发布时间】：2021-06-24 23:18:21
【问题描述】：

有一个数据框。检查以下条件后，我想添加列“e”。

import pandas as pd
import numpy as np
A = {'a':[0,2,1,4], 'b':[4,5,1,7],'c':['1','2','3','6'], 'd':['1','4','2','9']} 
df = pd.DataFrame(A)

我想要得到的结果是

A = {'a':[0,2,1,4], 'b':[4,5,1,7],'c':['1','2','3','6'], 'd':['1','4','2','9'], 'e':['OK','','','']}

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以在左侧的['a', 'b'] 和右侧的['c', 'd'] 上将df 与自身合并。如果索引在合并中“存活”，那么e 应该是OK：

df['e'] = np.where(
    df.index.isin(df.merge(df, left_on=['a', 'b'], right_on=['c', 'd']).index),
    'OK', '')

df

输出：

   a  b  c  d   e
0  0  4  1  1  OK
1  2  5  2  4    
2  1  1  3  2    
3  4  7  6  9

附：在合并之前，我们需要将a和b列转换为str类型（或者c和d转换为数字），这样我们就可以比较c和a，以及@987654335 @和b：

df[['a', 'b']] = df[['a', 'b']].astype(str)

【讨论】：

感谢您的帮助。但是，当我将此代码应用于有点复杂的 csv 文件时。我面临如下警告消息“您正在合并 int 和 float 列，其中 float 值不等于它们的 int 表示......”
@GihyunYi 是的，所以a 和b 的类型必须分别与c 和d 的类型相同。在您的情况下，您似乎有要合并的 int 和 float 列，因此您可以尝试在合并之前将整数列转换为 float（使用 .astype(float)）