Python熊猫DF创建基于列列表的新变量

Question

我有一个df与一些二进制列（1，-1）和一个列表与N列名。 我需要创建这样一个新的变量...

DF [ '测试'] = np.where（（（DF [ 'Col1中'] == - 1）&（DF [ 'col2的' ] == - 1）），-1,0）

...但是是动态的。所以规则是：如果列表中的所有列具有相同的值（1，-1），那么采用它。否则值= 0.列表的长度不固定。我可以简单地遍历列表并创建“where-String”，还是有更优雅的方式？

谢谢！ è

Answer 1

IIUC你可以做

df['test'] = np.where((df[list_of_col_names] == -1).all(axis=1), -1, 0) 

所以在这里你可以通过从原稿DF兴趣子选择的cols的列表，你正在做的是比较感兴趣的所有的cols到标量值，然后执行all(axis=1)以测试所有行值是否与该值匹配，并像前面一样将布尔掩码传递给np.where。

如：

list_of_col_names = ['col1','col2'] 
df['test'] = np.where((df[list_of_col_names] == -1).all(axis=1), -1, 0) 

这是你通过名称或可迭代的实际列表，如果你这样做，它会提高一个重要KeyError：

df['test'] = np.where((df['col1','col2'] == -1).all(axis=1), -1, 0) 

，因为它会将此解释为一个元组，很可能这个列'col1','col2'不存在