pandas中根据两列 或 多列进行条件对比,生成新列【三种方法】

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pandas中根据两列 或 多列进行条件对比,生成新列【三种方法】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

使用目的:

两列数量对比,收货比期望多,就是标记数量满足,否则就数量不满足
如果数量满足、日期满足,那么总体就标记满足,有一个不满足就总体标记不满足文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-624961.html

第一种: .loc赋值

# 这里是先创建一个空列,然后再根据条件进行赋值
df['数量是否满足'] = ''
df.loc[df['收货数量']>=df['期望数量'], '数量是否满足']='数量满足'
df.loc[df['收货数量']<df['期望数量'], '数量是否满足']='数量不满足'

第二种: apply( )

# 这先定义一个判断函数
def function(a, b):
    if a >= b:
        return '数量满足'
    else:
        return '数量不满足'

df['数量是否满足'] = df.apply(lambda x : function(x['收货数量'],x['期望数量']),axis = 1)

# 一个参数与固定值进行对比。如:超过24小时确认,计确认超时
df['确认情况'] = df['订单确认时长'].apply(lambda x:'确认超时' if x>24 else '确认及时')

第三种: where( )

df['数量是否满足'] = np.where(df['收货数量']>=df['期望数量'],'数量满足','数量不满足')

# 这里是两个条件同时满足时,记得每个条件加括号。
df['总体是否满足'] = np.where((df['数量是否满足']=='数量满足') & (df['时间是否满足']=='时间满足'),'满足','不满足')

到了这里,关于pandas中根据两列 或 多列进行条件对比,生成新列【三种方法】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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